DEVELOPMENT OF THE ONTARIO DECISION FRAMEWORK: A VALUES BASED FRAMEWORK FOR HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2007, the Ontario Health Technology Advisory Committee (OHTAC) developed a decision framework to guide decision making around nondrug health technologies. In 2012, OHTAC commissioned a revision of this framework to enhance its usability and deepen its conceptual and theoretical foundations. METHODS: The committee overseeing this work used several methods: (a) a priori consensus on guiding principles, (b) a scoping review of decision attributes and processes used globally in health technology assessment (HTA), (c) presentations by methods experts and members of review committees, and (d) committee deliberations over a period of 3 years. RESULTS: The committee adopted a multi-criteria decision-making approach, but rejected the formal use of multi-criteria decision analysis. Three broad categories of attributes were identified: (I) context criteria attributes included factors such as stakeholders, adoption pressures from neighboring jurisdictions, and potential conflicts of interest; (II) primary appraisal criteria attributes included (i) benefits and harms, (ii) economics, and (iii) patient-centered care; (III) feasibility criteria attributes included budget impact and organizational feasibility. CONCLUSION: The revised Ontario Decision Framework is similar in some respects to frameworks used in HTA worldwide. Its distinctive characteristics are that: it is based on an explicit set of social values; HTA paradigms (evidence based medicine, economics, and bioethics/social science) are used to aggregate decision attributes; and that it is rooted in a theoretical framework of optimal decision making, rather than one related to broad social goals, such as health or welfare maximization.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».