Defining the Value of Health Technologies in Latin America: Developments in Value Frameworks to Inform the Allocation of Healthcare Resources
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The recent development of value frameworks to inform healthcare resource allocation responds to a demand to make the decision-making process more inclusive and explicit. The objectives of the 2018 Latin American (LAtam) Health Technology Assessment International (HTAi) Policy Forum were to explore the current international experiences and to discuss the potential application of value frameworks in Latin America. METHODS: A background paper, presentations, and group discussions of Policy Forum members (43 participants, 12 LAtam countries represented) at the 2018 HTAi Policy Forum meeting informed this paper. RESULTS: Participants agreed that HTA and decision making based on more comprehensive and inclusive value frameworks could improve health system effectiveness, efficiency, sustainability, and equity; promote transparency in the decision process; sustain a more comprehensive assessment of technologies; and facilitate stakeholder participation as well as accountability of decisions. Criteria that were identified as essential to be included in a value framework for LAtam were burden of illness and severity of the disease, effectiveness and safety of the technology, quality of the evidence, cost-effectiveness, and budget impact. Potential challenges identified for the application of value frameworks in LAtam, included scarcity of human resources and delays in the assessment process. CONCLUSIONS: Forum participants agreed that the next steps should be to identify appropriate processes and methodologies, adapted to the context of each country, regarding the application of value frameworks to improve the link between HTA and decision making.
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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 | 0,113 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,035 |
| Communication savante | 0,035 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».