Co‐construction of health technology assessment recommendations with patients: An example with cardiac defibrillator replacement
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The National Institute of Excellence in Health and Social Services (INESSS), which functions as the Québec health technology assessment (HTA) agency, tested a new way to engage patients along with health-care professionals in the co-construction of recommendations regarding implantable cardioverter-defibrillator replacement. OBJECTIVE: The objective of this article was to describe the process of co-construction of recommendations and to propose methods of building best practices for patient involvement (PI) in HTA. DESIGN: Throughout the process, documents were collected and participant observations were made. Individual interviews were conducted with patients, health-care professionals and the INESSS scientific team, from January to March 2018. RESULTS: Three committees were established: an expert patient committee to reflect on patient experience literature; an expert health professional committee to reflect on medical literature; and a co-construction committee through which both patients and health-care professionals contributed to develop the recommendations. The expert patients validated and contextualized a literature review produced by the scientific team. This allowed the scientists to consider aspects related to the patient experience and to integrate the feedback from patients into HTA recommendations. The most important factor contributing to a positive PI experience was the structured methodology for selecting patient participants, and a key factor that inhibited the process was a lack of training in PI on the part of the scientific team. CONCLUSIONS: This experience demonstrates that it is possible to co-construct recommendations, even for technically complex HTA subjects, through a more democratic process than usual which led to more patient-focused guidance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».