Principles for deliberative processes in health technology assessment
Notice bibliographique
Résumé
Deliberative processes are a well-established part of health technology assessment (HTA) programs in a number of high- and middle-income countries, and serve to combine complex sets of evidence, perspectives, and values to support open, transparent, and accountable decision making. Nevertheless, there is little documentation and research to inform the development of effective and efficient deliberative processes, and to evaluate their quality. This article summarizes the 2020 HTAi Global Policy Forum (GPF) discussion on deliberative processes in HTA.Through a combination of small and large group discussion and successive rounds of polling, the GPF members reached strong agreement on three core principles for deliberative processes in HTA: transparency, inclusivity, and impartiality. In addition, discussions revealed other important principles, such as respect, reviewability, consistency, and reasonableness, that may supplement the core set. A number of associated supporting actions for each of the principles are also described in order to make each principle realizable in a given HTA setting. The relative importance of the principles and actions are context-sensitive and must be considered in light of the political, legislative, and operational factors that may influence the functioning of any particular HTA environment within which the deliberative process is situated. The paper ends with suggested concrete next steps that HTA agencies, researchers, and stakeholders might take to move the field forward. The proposed principles and actions, and the next steps, provide a springboard for further research and better documentation of important aspects of deliberation that have historically been infrequently studied.
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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 | 0,396 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,137 |
| Communication savante | 0,032 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».