AGING AND HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT: AN IDEA WHOSE TIME HAS COME
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: With the increase in technologies to support an aging population, health technology assessment (HTA) of aging-related technologies warrants special consideration. At Health Technology Assessment international (HTAi) 2016 and HTAi 2017, an international panel explored interests in HTA focused on aging. METHODS: Panelists from five countries shared the state of aging and HTA in their countries. Opportunities were provided for participants to discuss and rate the themes identified by the panelists. RESULTS: In 2016, the highest ranked themes were: (i) identifying unmet needs of older adults that could be met by technology-how can HTA help?; (ii) differences in assessment of aging-related technologies-what is the scope?; and (iii) involvement of older adults and caregivers. These themes became the starting point for discussion in 2017, for which the highest ranked themes were: (i) identification of challenges in HTA and aging; and (ii) approaches to advancing effectiveness of HTA for aging. CONCLUSION: These discussions allowed for examination of future directions for HTA and aging: engagement of older adults to inform the agenda of HTA and the broader public policy enterprise; a systems approach to thinking about needs of older persons should support the type and level of care desired by the individual rather than the health institutions, and HTA should reflect these desires when evaluating technological aides; and there is potential for health information systems and "big data" to support HTA activities that assess usability of technologies for older adults. We hope to build on the momentum of this community to continue exploring opportunities for aging and HTA.
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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 | 0,074 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,043 |
| Communication savante | 0,025 | 0,076 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».