Health Technology Agency insights: informing modification of a qualitative benefit risk framework for Health Technology Reassessment of prescription medications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study's intent was to determine if a qualitative benefit risk framework could be used or modified to further enable Health Technology Reassessment (HTR) of prescription medicine recommendations. The purpose of this research was to understand Canadian Health Technology Agency assessors past experiences and insights to inform any modifications to the Universal Methodology for Benefit-Risk Assessment (UMBRA) qualitative framework. The UMBRA framework consists of an eight-step process, used during the assessment phase, to aid in decision making and dissemination. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted and included a purposeful, criterion-based sample of eight assessors who had participated in Health Technology Assessment (HTA) or HTR for prescription medicines or in qualitative decision-making frameworks. RESULTS: Participant interviews lead to four common themes: "adoption of a qualitative benefit risk framework," "data (either too much or not enough)," "importance of incorporating stakeholder values," and "feasibility of the UMBRA framework." Methodological challenges with HTR were highlighted including the lack of clinical outcome data and the ability to compare clinically relevant meaningful differences. The implementation of a ranking or weighing process found within the UMBRA framework was not favored by half of the participants. CONCLUSIONS: Research participants did not consider all steps of the UMBRA framework to be transferable to the assessment phase of HTR given the need for simplicity, resource efficiency, and stakeholder input throughout the process. The assessor experiences and insights and the resultant key themes can be used in future research to aid in the development of a qualitative recommendation framework for HTR.
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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 | 0,311 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».