How can we make better health decisions: a Best Buy for all?
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) resolution calling on Member States to work towards achieving universal health coverage (UHC) requires them to prioritize health spending. Prioritizing is even more important as low- and middle-income countries transition from external aid. Countries will have difficult decisions to make on how best to integrate and finance previously donor-funded technologies and health services into their UHC packages in ways that are efficient and equitable, and operationally and financially sustainable. The International Decision Support Initiative (iDSI) is a global network of health, policy and economic expertise which supports countries in making better decisions about how best to spend public money on healthcare. In May 2019, iDSI convened a roundtable entitled Why strengthening health systems to make better decisions is a Best Buy . The event brought together members of iDSI, development partners and other organizations working in the areas of evidence-informed priority-setting, resource allocation, and purchasing. The roundtable participants identified key challenges and activities that could be undertaken by the broader health technology assessment (HTA) community: • to develop a new publication package on premium estimation and budgeting, actuarial calculations and risk adjustment, provider payment modalities and monitoring of quality in service delivery • to call on the WHO to redouble its efforts in accordance with the 2014 Health Intervention and Technology Assessment (HITA) World Health Assembly resolution to support countries in developing priority setting and HTA institutionalization, and to lead by example through introducing robust HTA processes in its own workings • to develop a single Theory of Change (ToC) for evidence-informed priority setting, to be agreed by the major organizations working in the areas of priority setting and HTA.
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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 | 0,083 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,045 |
| Communication savante | 0,039 | 0,071 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,038 |
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 ».