PP39 Health Technology Assessment And Aging: Moving Evidence To Action
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: With the rapid increase in technologies and innovations to support a growing aging population in many countries, health technology assessment (HTA) of technologies for the aging populace warrants special consideration. Building on our efforts at Health Technology Assessment international (HTAi) conferences in 2016 and 2017, this presentation will highlight themes generated from two previous HTAi collaborations, with an aim of continuing to build interest and capacity in HTA for aging-related technologies in an international ecosystem that is responsive to local needs and global opportunities. Methods: Researchers from Canada's technology and aging network (AGE-WELL) collaborated with international panelists at HTAi conferences in 2016 and 2017 to explore interest in HTA focused on aging. International panelists shared the current state of aging and HTA in their respective countries. At both sessions, opportunities were provided for participants to rate the importance of themes identified by the panelists. Results: At the 2016 session, the two most highly ranked themes were: (i) how HTA can help identify the unmet needs of older adults in society that could be met by technology; and (ii) engagement of older adults and caregivers. These two themes became the starting point for the panel discussion in 2017. At this session, the highest ranked themes were: (i) identification of challenges in HTA and aging; (ii) approaches to advancing the effectiveness of HTA in addressing technology and aging; and (iii) development of an aging-related interest group in HTAi. Conclusions: International collaborations have identified a number of recommendations to consider for HTA and aging-related work including: developing a good mutual awareness and understanding of barriers and opportunities; the importance of co-creating solutions with patients, healthcare providers, researchers, innovators, and funders; and the identification of a suite of methods and tools that can help accelerate technological innovation in care delivery.
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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 | 0,095 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
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 ».