Threats to the value of Health Technology Assessment: Qualitative evidence from Canada and Poland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Technology Assessment is used to support the process of drug appraisal and reimbursement decisions in a variety of health systems. Examples can be found in mature Western countries, such as Canada, and in emerging economies of Central and Eastern Europe, such as Poland. The value of HTA in the process is influenced by the evidence used and the stakeholders involved. METHODS: Qualitative interviews with 29 members of two appraisal committees were held in Canada and Poland between July 2017 and March 2018. An a priori thematic framework was applied and supplemented with emergent themes. RESULTS: We report on the results of a core emergent theme - threats identified by respondents to the value of HTA in the formulary process. We classified these into internal threats that arise due to undue influence on the individuals involved in appraisal, and external threats that arise due to undue influence on the production of evidence. DISCUSSION: Findings align with previous evidence regarding political and corporate pressures on the process, and a perception of declining quality of evidence. We contribute to the discussion by highlighting the importance of motivation of experts involved in the appraisal process. CONCLUSIONS: The recognition of internal and external threats lays the groundwork for a discussion of policies used to mitigate them. We offer suggestions about potential policy responses.
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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 | 0,090 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».