Application of evidence-informed deliberative processes in health technology assessment in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evidence-informed deliberative processes (EDPs) were introduced to guide health technology assessment (HTA) agencies to improve their processes toward more legitimate decision making. A survey among members of the International Network of Agencies for HTA (INAHTA) showed that EDPs can also be relevant for countries that have not (yet) established such an agency. Therefore, we explored to what extent low- and middle-income countries (LMIC) applied the steps and elements stipulated in the EDP framework and their need for guidance. METHODS: The survey among INAHTA members was slightly adapted to address LMIC context and sent to 416 experts identified through several HTA sources. The questions focused on contextual factors and the EDP steps (installation of an appraisal committee, selecting technologies and criteria, assessment, appraisal, communication and appeal). Data collection took place between 21 May and 1 September 2019. Descriptive statistics and qualitative analyses were used to summarize the findings. RESULTS: We received sixty-six meaningful responses from experts in thirty-two LMIC. We found that contextual factors to support HTA development are overall not present or only present to some extent. Respondents indicated that guidance was needed for specific elements related to selecting technologies and criteria, assessment, appraisal, as well as communication and appeal. CONCLUSIONS: EDPs have the potential to provide steps for improving HTA processes. The results of this study can serve as a baseline measurement for future monitoring and evaluation of EDP application in the responding LMIC. This could support the countries in improving their processes and enhancing legitimate decision making when using HTA.
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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 | 0,508 | 0,538 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».