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Enregistrement W3036705592 · doi:10.1007/s40273-020-00935-1

Surrogate Endpoints in Health Technology Assessment: An International Review of Methodological Guidelines

2020· review· en· W3036705592 sur OpenAlexaboutno aff
Bogdan Grigore, Oriana Ciani, Florian Dams, Carlo Federici, Saskia de Groot, Meilin Möllenkamp, Stefan Rabbe, Kosta Shatrov, Antal Zemplényi

Notice bibliographique

RevuePharmacoEconomics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionUS-UK Fulbright CommissionYale University
Mots-clésHealth technologySurrogate endpointMedicineHealth carePharmacoeconomicsHealth economicsExcellenceDocumentationAgency (philosophy)Economic evaluationPublic healthIntensive care medicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the drive towards faster patient access to treatments, health technology assessment (HTA) agencies are increasingly faced with reliance on evidence from surrogate endpoints, leading to increased decision uncertainty. This study undertook an updated survey of methodological guidance for using surrogate endpoints across international HTA agencies. We reviewed HTA and economic evaluation methods guidance from European, Australian and Canadian HTA agencies. We considered how guidelines addressed the methods for handling surrogate endpoints, including (1) level of evidence, (2) methods of validation, and (3) thresholds of acceptability. Across the 73 HTA agencies surveyed, 29 (40%) had methodological guidelines that made specific reference to consideration of surrogate outcomes. Of the 45 methods documents analysed, the majority [27 (60%)] were non-technology specific, 15 (33%) focused on pharmaceuticals and three (7%) on medical devices. The principles of the European network for Health Technology Assessment (EUnetHTA) guidelines published in 2015 on the handling of surrogate endpoints appear to have been adopted by many European HTA agencies, i.e. preference for final patient-relevant outcomes and reliance on surrogate endpoints with biological plausibility and epidemiological evidence of the association between the surrogate and final endpoint. Only a small number of HTA agencies (UK National Institute for Care and Excellence; the German Institute for Medical Documentation and Information and Institute for Quality and Efficiency in Health Care; the Australian Pharmaceutical Benefits Advisory Committee; and the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health) have developed more detailed prescriptive criteria for the acceptance of surrogate endpoints, e.g. meta-analyses of randomised controlled trials showing strong association between the treatment effect on the surrogate and final outcomes. As the decision uncertainty associated with reliance on surrogate endpoints carries a risk to patients and society, there is a need for HTA agencies to develop more detailed methodological guidance for consistent selection and evaluation of health technologies that lack definitive final patient-relevant outcome evidence at the time of the assessment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,395
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,558
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3950,558
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0230,031
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0080,009
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,858
Tête enseignante GPT0,687
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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