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Enregistrement W2942344870 · doi:10.1017/s0266462319000229

Disinvestment Activities and Candidates in the Health Technology Assessment Community: An Online Survey

2019· article· en· W2942344870 sur OpenAlexafffund
Julie Polisena, Gerhard Trunk, Iñaki Gutiérrez‐Ibarluzea, Roberta Joppi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaCanadian Agency for Drugs and Technologies in Health
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment international
Mots-clésDisinvestmentHealth technologyMedicineBusinessGerontologyHealth carePolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: As healthcare decision makers continue to face challenges in health services delivery to their patients, disinvestment programs are being established for a sustainable healthcare system. This study aimed to collect data and information by means of a survey of disinvestment candidates and ongoing disinvestment projects in the health technology assessment (HTA) community. METHODS: An online survey was conducted to collect information on disinvestment candidates and activities from members of the Health Technology Assessment International Disinvestment & Early Awareness Interest Group, the EuroScan International Network and International Network of Agencies for Health Technology Assessment. RESULTS: Among the 362 invitees, twenty-four unique responses were received, and almost 70 percent were involved in disinvestment initiatives. The disinvestment candidates identified represented a range of health technologies. Evidence or signaling of clinical ineffectiveness or inappropriate use typically led to the nomination of disinvestment candidates. Health technology assessments and reassessments were usually conducted to evaluate the technology in question, and decisions usually led to the limited use of the technology. Barriers to disinvestment decisions included the strength of interest and advocacy groups, insufficient data for assessments, a systematic decision process and political challenges, while obstacles to their implementation were clinicians' reluctance and insufficient funding and incentives. CONCLUSIONS: The survey results suggested that disinvestment activities are occurring in the HTA community, especially in the public sector. Future research can further investigate the processes and methods used to reach and implement disinvestment decisions from our survey respondents and explore to form closer ties between the HTA and clinical communities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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