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Enregistrement W2794986206 · doi:10.2217/cer-2017-0092

Analysis of indirect treatment comparisons in national health technology assessments and requirements for industry submissions

2018· article· en· W2794986206 sur OpenAlexaboutno aff
Ischa J Es-Skali, John Spoors

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Health technologyMedicineComparative effectiveness researchAlternative medicineHealth careComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To determine the preferred methodologies of health technology assessment (HTA) agencies across Europe, Canada and Australia to ascertain acceptance of indirect treatment comparisons (ITC) as a source of comparative evidence. Method: A review of official submission guidelines and analysis of comments in HTA submissions that have used different ITC methodologies. Conclusion: ITC is generally accepted as a technique that allows demonstration of noninferiority to a comparator provided the chosen methodology and underlying assumptions are clear and justified. However, HTA agencies are more likely to closely scrutinize submitted data and evaluate statistical significance of results when superiority is claimed. In addition, the HTA agencies in scope tended to be cautious and only accept ITC data as support for similarity of treatments.

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)0,805
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,948
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8050,948
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,011
Bibliométrie0,0130,015
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0150,012
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,814
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,135 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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