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Enregistrement W2954504767 · doi:10.1017/s0266462319000382

Ethical Challenges Related to Patient Involvement in Health Technology Assessment

2019· article· en· W2954504767 sur OpenAlexaff
Meredith Vanstone, Julia Abelson, Julia Bidonde, Kenneth Bond, Raquel Burgess, Carolyn Canfield, Lisa Schwartz, Laura Tripp

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthUniversity of British ColumbiaImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth technologyMedicineEngineering ethicsPsychologyHealth carePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Including information and values from patients in HTA has the potential to improve both the process and outcomes of health technology policy decisions. Accordingly, funding and structural incentives to include patients in HTA activities have increased over the past several years. Unfortunately, these incentives have not yet been accompanied by a corresponding increase in resources, time, or commitment to responsiveness. In this Perspectives piece, we reflect on our collective experiences participating in, conducting, and overseeing patient engagement activities within HTA to highlight the ethical challenges associated with this area of activity. While we remain committed to the idea that patient engagement activities strengthen the findings, relevance, and legitimacy of health technology policy, we are deeply concerned about the potential for these activities to do ethical harm. We use this analysis to call for action to introduce strong protections against ethical violations that may harm patients participating in HTA engagement activities.

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)0,219
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,274
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2190,274
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,038
Communication savante0,0190,012
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0130,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,400 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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