ENVIRONMENTAL IMPACT ASSESSMENT OF A HEALTH TECHNOLOGY: A SCOPING REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Health Technology Expert Review Panel is an advisory body to Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) that develops recommendations on health technology assessments (HTAs) for nondrug health technologies using a deliberative framework. The framework spans several domains, including the environmental impact of the health technology(ies). Our research objective was to identify articles on frameworks, methods or case studies on the environmental impact assessment of health technologies. METHODS: A literature search in major databases and a focused gray literature search were conducted. The main search concepts were HTA and environmental impact/sustainability. Eligible articles were those that described a conceptual framework or methods used to conduct an environmental assessment of health technologies, and case studies on the application of an environmental assessment. RESULTS: From the 1,710 citations identified, thirteen publications were included. Two articles presented a framework to incorporate environmental assessment in HTAs. Other approaches described weight of evidence practices and comprehensive and integrated environmental impact assessments. Central themes derived include transparency and repeatability, integration of components in a framework or of evidence into a single outcome, data availability to ensure the accuracy of findings, and familiarity with the approach used. CONCLUSIONS: Each framework and methods presented have different foci related to the ecosystem, health economics, or engineering practices. Their descriptions suggested transparency, repeatability, and the integration of components or of evidence into a single outcome as their main strengths. Our review is an initial step of a larger initiative by CADTH to develop the methods and processes to address the environmental impact question in an HTA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».