Use of Evidence-Informed Deliberative Processes by Health Technology Assessment Agencies Around the Globe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-informed deliberative processes (EDPs) were recently introduced to guide health technology assessment (HTA) agencies to improve their processes towards more legitimate decision-making. The EDP framework provides guidance that covers the HTA process, ie, contextual factors, installation of an appraisal committee, selecting health technologies and criteria, assessment, appraisal, and communication and appeal. The aims of this study were to identify the level of use of EDPs by HTA agencies, identify their needs for guidance, and to learn about best practices. METHODS: A questionnaire for an online survey was developed based on the EDP framework, consisting of elements that reflect each part of the framework. The survey was sent to members of the International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA). Two weeks following the invitation, a reminder was sent. The data collection took place between September-December 2018. RESULTS: Contact persons from 27 member agencies filled out the survey (response rate: 54%), of which 25 completed all questions. We found that contextual factors to support HTA development and the critical elements regarding conducting and reporting on HTA are overall in place. Respondents indicated that guidance was needed for specific elements related to selecting technologies and criteria, appraisal, and communication and appeal. With regard to best practices, the Canadian Agency for Drugs and Technologies and the National Institute for Health and Care Excellence (NICE, UK) were most often mentioned. CONCLUSION: This is the first survey among HTA agencies regarding the use of EDPs and provides useful information for further developing a practical guide for HTA agencies around the globe. The results could support HTA agencies in improving their processes towards more legitimate decision-making, as they could serve as a baseline measurement for future monitoring and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».