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Enregistrement W2897233684 · doi:10.1017/s0266462318000594

IS THE EU<scp>NET</scp>HTA HTA CORE MODEL® FIT FOR PURPOSE? EVALUATION FROM AN INDUSTRY PERSPECTIVE

2018· article· en· W2897233684 sur OpenAlexaff
Marlene Gyldmark, Kristian Lampe, Jörg Ruof, Johannes Pöhlmann, Ansgar Hebborn, Finn Børlum Kristensen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Core (optical fiber)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The HTA Core Model® was developed to improve the transferability of health technology assessment (HTA) between settings. The model has been used by HTA agencies but is also of interest to manufacturers, for improving internal evidence generation and communicating with other HTA stakeholders. To establish if the model is fit for purpose from an industry perspective, the pharmaceutical company Roche, collaborating with the European Network for HTA (EUnetHTA), conducted an assessment of the model. METHODS: A questionnaire was developed to evaluate all assessment elements in the HTA Core Model v2.0 for their usefulness in meeting payers' evidence needs and demonstrating value. The questionnaire was completed by country affiliate teams working in evidence generation and reimbursement submissions for pharmaceuticals. Survey results were discussed in workshops to ensure consistency and alignment between teams. RESULTS: The questionnaire was completed by six teams. An additional team from global pricing and market access participated in workshops. Model domains pertaining to the health problem and current technology use, technology description, clinical effectiveness, and economic value were considered most important because they meet payers' evidence needs. Overall, the model was considered useful to improve the efficiency of HTA evidence generation, share evidence internally, and communicate value to payers and HTA agencies. CONCLUSIONS: From an industry perspective, the HTA Core Model provides a useful framework and common terminology for efficient generation of transferable HTA evidence. The timeliness, efficiency, and transparency of HTA processes could be improved by a more standardized approach to HTA across settings.

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)0,247
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,314
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2470,314
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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