IS THE EU<scp>NET</scp>HTA HTA CORE MODEL® FIT FOR PURPOSE? EVALUATION FROM AN INDUSTRY PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,247 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».