How can we make better health decisions: a Best Buy for all?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>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.</ns4:p> <ns4:p> 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 <ns4:italic>Why strengthening health systems to make better decisions is a Best Buy</ns4:italic> . 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: </ns4:p> <ns4:p>• 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</ns4:p> <ns4:p>• 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</ns4:p> <ns4:p>• 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.</ns4:p>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 découle