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Enregistrement W2783748381 · doi:10.1017/s0266462317001866

OP125 A New Collaborative Approach To Assess Innovative Health Technologies

2017· article· en· W2783748381 sur OpenAlexaboutno aff
Michèle de Guise, Geneviève Plamondon, Mariève Simoncelli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth technologyEmerging technologiesExcellenceReimbursementBusinessContext (archaeology)Health careBiomedical technologyValuation (finance)Process managementTechnology assessmentKnowledge managementRisk analysis (engineering)Computer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Decision makers worldwide face the challenge of offering the best health care within a context of scarce resources. Technological developments have multiplied in the past decades, with the lifecycle of technologies becoming shorter. As a result, the traditional Health Technology Assessment (HTA) model is often caught in a too early, too late syndrome. In the province of Québec (Canada), there is no standardized process for assessing non-pharmaceutical technologies for reimbursement purposes, and technologies are therefore introduced via multiple sources. There are concerns that the introduction of some of the most promising technologies is delayed, and on the contrary, that others are introduced without providing a real added value to patients and the health system. METHODS: INESSS (Institut national d'excellence en santé et services sociaux), collectively with stakeholders of the Québec innovation field, has developed a dynamic process for assessing the added value of innovative technologies. POETIS (Processus optimisé d'évaluation des technologies innovantes en santé) aims to identify the technologies with the highest potential for positive impact on patients and the health system, in order to accelerate their implementation and promote their optimal use. RESULTS: POETIS comprises four phases aligned with the lifecycle of technologies: research and development, pre-implementation, limited implementation, and diffusion. It allows a continuum of assessment, from the promise of a technology to its real-world benefit. It differs from other approaches because of the sustained involvement of key stakeholders, including patients, and because it assesses technologies iteratively, therefore fostering their adaptation to better suit patients needs. It is hoped for the first technologies to be assessed in 2017. CONCLUSIONS: HTA has to adapt to the challenges of innovation, and this could be done with a lifecycle approach and an enhanced collaboration with end-users. Developed in Canada, the goals behind POETIS are common to many countries and the process could be adapted by other HTA agencies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0180,011
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0190,013
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,006

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.

Tête enseignante Opus0,325
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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