Implementing evidence-informed deliberative processes in health technology assessment: a low income country perspective
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to discuss the potential feasibility and utility of evidence-informed deliberative processes (EPDs) in low income country (LIC) contexts. EDPs are implemented in high and middle income countries and thought to improve the quality, consistency, and transparency of decisions informed by health technology assessment (HTA). Together these would ultimately improve the legitimacy of any decision making process. We argue-based on our previous work and in light of the priority setting literature-that EDPs are relevant and feasible within LICs. The extreme lack of resources necessitates making tough decisions which may mean depriving populations of potentially valuable health technologies. It is critical that the decisions and the decision making bodies are perceived as fair and legitimate by the people that are most affected by the decisions. EDPs are well aligned with the political infrastructure in some LICs, which encourages public participation in decision making. Furthermore, many countries are committed to evidence-informed decision making. However, the application of EDPs may be hampered by the limited availability of evidence of good quality, lack of interest in transparency and accountability (in some LICs), limited capacity to conduct HTA, as well as limited time and financial resources to invest in a deliberative process. While EDPs would potentially benefit many LICs, mitigating the identified potential barriers would strengthen their applicability. We believe that implementation studies in LICs, documenting the contextualized enablers and barriers will facilitate the development of context specific improvement strategies for EDPs.
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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 | 0,169 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,028 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».