Disinvestment Activities and Candidates in the Health Technology Assessment Community: An Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».