On the integration of early health technology assessment in the innovation process: reflections from five stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
Early health technology assessment (HTA), which includes all methods used to inform industry and other stakeholders about the potential value of new medical products in development, including methods to quantify and manage uncertainty, has seen many applications in recent years. However, it is still unclear how such early value assessments can be integrated into the technology innovation process. This commentary contributes to the discussion on the purposes early HTA can serve. Similarities and differences in the perspectives of five stakeholders (i.e., the hospital, the patient, the assessor, the medical device industry, and the policy maker) on the purpose, value, and potential challenges of early HTA are described. All five stakeholders agreed that integrating early HTA in the innovation process has the possibility to shape and refine an innovation, and inform research and development decisions. The early assessment, using a variety of methodologies, can provide insights that are relevant for all stakeholders but several challenges, for example, feasibility and responsibility, need to be addressed before early HTA can become standard practice. For early evaluations to be successful, all relevant stakeholders including patients need to be involved. Also, nimble, flexible assessment methods are needed that fit the dynamics of medical technology. Best practices should be shared to optimize both the innovation process and the methods to perform an early value assessment.
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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 | 0,206 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,039 |
| Communication savante | 0,024 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».