A Model for Priority Setting in Health Technology Innovation Policy
Notice bibliographique
Résumé
Health Technology Assessment focuses on equal appraisal of health technologies introduced into the market. This has made regulators and the governance of innovation reactive and dependent on the initiatives innovators take for technology development, thus making it supply driven. The policy makers’ role has become one of appraising technologies that are already developed rather than guiding the development agenda. This severely limits the possibility to ensure that health technologies sufficiently address major issues such as burden of disease, trade deficit and health inequalities. It places governments outside of the actor arena that co-shapes technologies in the early stages, restricting the involvement to facilitating scale up or not. It makes it hard to achieve health technology governance practices that maximally contribute to ensure technological developments that actually address public concerns. What is the potential of frameworks for changing this dynamics and how can evidence shape technology development agenda’s without falling into the traps of regulator lock-in or social engineering? The methodology presented in this study takes first but important steps towards an evidence based framework for priority setting to guide innovations, particularly in health and social sectors
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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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,004 |
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 ».