VP110 Building Capacity In Health Technology Assessment Through Plain Language
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health Technology Assessments (HTAs) and policy papers are generally written in academic style using industry jargon — pharmaceutical, medical, or scientific terminology — with a generous use of abbreviations. Transforming technical or biomedical data into easily understandable text is a necessity and a challenge for all of us if our goal is to facilitate HTA collaboration beyond borders and integrate HTA into healthcare practice. Many countries have legislated for plain language (PL), and organizations globally are beginning to recognize how it helps in the uptake of information, whether geared to healthcare professionals and all those interested in HTA, or the lay public. METHODS: A preliminary, informal online search for legislative and supporting guidance on PL was conducted, and a query sent out to forty-eight International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) members. RESULTS: • The United States Plain Writing Act of 2010 has legislated that federal agencies use “clear Government communication that the public can understand and use” (1). Of the twenty-one respondents from INAHTA Listserv, seven use plain language in either their knowledge transfer tools (such as executive and research summaries, booklets and fact sheets, and patient or lay material). • The Government of Canada promotes plain language in all of its communications (2). • McMaster University's 2014 Health Forum on strengthening public and patient engagement in HTA in Ontario supported “clarity and consistency in the use of public- and patient-engagement terminology” in HTAs. • A growing number of international health-related and HTA organizations promote PL in their reports and HTAs to help with their health literacy. • Many pharmaceutical companies encourage PL communication in their writing (3). • Of the eighteen INAHTA responses received, eight reported that they use PL in their report summaries, knowledge transfer materials, and/or patient education tools. CONCLUSIONS: Adopting the practice of clear, straightforward writing and editing in all biomedical communication — including HTAs and journal articles — encourages interaction and engagement among patient, public, and healthcare stakeholders invested in HTAs, and their desire to have measured decision making based on comprehensive, informed, and easily understandable information. However, it remains to be seen if PL will be embraced by organizations worldwide. This preliminary, informal inquiry as to its use suggests that the adoption of PL by governments, HTA organizations, and the scientific community worldwide has not yet been fully embraced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,095 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».