Design, Conduct, and Use of Patient Preference Studies in the Medical Product Life Cycle: A Multi-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To investigate stakeholder perspectives on how patient preference studies (PPS) should be designed and conducted to allow for inclusion of patient preferences in decision-making along the medical product life cycle (MPLC), and how patient preferences can be used in such decision-making. Methods: Two literature reviews and semi-structured interviews (n=143) with healthcare stakeholders in Europe and the US were conducted; results of these informed the design of focus group guides. Eight focus groups were conducted with European patients, industry representatives and regulators, and with US regulators and European/Canadian health technology assessment (HTA) representatives. Focus groups were analyzed thematically using NVivo. Results: Stakeholder perspectives on how PPS should be designed and conducted were as follows: 1) study design should be informed by the research questions and patient population; 2) preferred treatment attributes and levels, as well as trade-offs among attributes and levels should be investigated; 3) the patient sample and method should match the MPLC phase; 4) different stakeholders should collaborate; and 5) results from PPS should be shared with relevant stakeholders. The value of patient preferences in decision-making was found to increase with the level of patient preference sensitivity of decisions on medical products. Stakeholders mentioned that patient preferences are hardly used in current decision-making. Potential applications for patient preferences across industry, regulatory and HTA processes were identified. Four applications seemed most promising for systematic integration of patient preferences: 1) benefit-risk assessment by industry and regulators at the marketing-authorization phase; 2) assessment of major contribution to patient’s care by European regulators; 3) cost-effectiveness analysis; and 4) multi criteria decision analysis in HTA. Conclusions: The value of patient preferences for decision-making depends on the level of collaboration across stakeholders; the match between the research question, MPLC phase, sample, and preference method used in PPS; and the sensitivity of the decision regarding a medical product to patient preferences. Promising applications for patient preferences should be further explored with stakeholders to optimize their inclusion in decision-making.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».