Demonstrating the influence of HTA: INAHTA member stories of HTA impact
Notice bibliographique
Résumé
A central function of health technology assessment (HTA) agencies is the production of HTA reports to support evidence-informed policy and decision making. HTA agencies are interested in understanding the mechanisms of HTA impact, which can be understood as the influence or impact of HTA report findings on decision making at various levels of the health system. The members of the International Network of Agencies for HTA (INAHTA) meet at their annual Congress where impact story sharing is one important activity. This paper summarizes four stories of HTA impact that were finalists for the David Hailey Award for Best Impact Story.The methods to measure impact include: document review; claims analysis and review of reimbursement status; citation analysis; qualitative evaluation of stakeholders' views; and review of media response. HTA agency staff also observed changes in government activities and priorities based on the HTA. Impact assessment can provide information to improve the HTA process, for example, the value of patient and clinician engagement in the HTA process to better define the assessment question and literature reviews in a more holistic and balanced way.HTA reports produced by publicly funded HTA agencies are valued by health systems around the globe as they support decision making regarding the appropriate use, pricing, reimbursement, and disinvestment of health technologies. HTAs can also have a positive impact on information sharing between different levels of government and across stakeholder groups. These stories show how HTA can have a significant impact, irrespective of the health system and health technology being assessed.
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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 | 0,090 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,019 |
| Communication savante | 0,027 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,022 |
| 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 ».