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Enregistrement W2906819394 · doi:10.1017/s0266462318002994

PD24 Data Collection By Patient Groups To Provide Patient Input

2018· article· en· W2906819394 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Berglas, Tamara Rader, Helen Mai

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily medicineData collectionAgency (philosophy)MedicinePsychologyMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) Common Drug Review and pan-Canadian Oncology Drug Review programs incorporate perspectives and experiences from patients and family members who might be affected by the resulting funding recommendation. Perspectives are provided by patient groups who use different approaches to gather patient input. Methods: We analyzed a random sample of ninety-three patient input submissions, drawn from a sampling frame of 532 submissions given to CADTH between June 2010 and June 2016. We looked at how groups described their information gathering methods in the original submissions or the published Clinical Guidance Reports. Results: Approaches were categorized according to whether they involved primary (n = 86) or secondary data collection (n = 130) and further sub categorized according to how data was collected. Primary data included: personal experiences, as described by the submission's author (n = 16); surveys conducted specifically for the submission (n=34); and new interviews of patients and family members on disease and drug experiences (n = 36). Half (forty-seven of ninety-three) of the patient input submissions included experiences of one or more patients who had received the drug under review. Secondary data included: published literature (n = 31); existing surveys (n = 27); past conversations with patients and family members (n = 36); experiences of patient group staff interacting with patients and family members (n = 19); and advice from clinical experts (n = 17). Many patient input submissions (sixty-eight out of ninety-three) reported multiple approaches to collect data. Use of two approaches was most common (thirty-seven out of ninety-three) with five or six approaches used in three of ninety-three submissions. Conclusions: Despite resource and timing challenges, many patient groups gather primary data to share with CADTH and find individuals with experience of the drug under review.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,425 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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