Use of real-world data and evidence for medical devices: a qualitative study of key informant interviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health Canada is committed to the modernization of the use of real-world data (RWD) and evidence (RWE) to support regulatory decisions. As such, telephone interviews with stakeholders, including government decision makers, health technology assessment (HTA) producers, industry, and patients, to understand their experiences with and perspectives on how to enhance RWE use for medical devices were performed. METHODS: Thirty-four semi-structured telephone interviews with forty key informants were conducted. Transcripts were reviewed independently by one individual to identify, define, and categorize key concepts and were verified by a second reviewer. KEY FINDINGS: There are expectations for Health Canada to provide a framework and guidance on RWE use, identify relevant outcomes for data collection and criteria for data quality, conduct post-market surveillance more systematically, and partner with HTA organizations to develop methods for RWE generation. Stakeholders interviewed support the RWE use for regulatory decisions and HTA recommendations. Moreover, robust scientific methods for RWE generation will be critical to ensure that relevant questions are asked and rigorous statistical analyses are done to answer them. Patients are likely to consent to share their anonymized or de-identified medical information for nonprofit purposes. CONCLUSIONS: Key concepts from the interviews centered on the current and future RWE use for medical devices, considerations for the organizational, medical, scientific, and legal aspects and privacy issues of RWD collection or RWE generation, and options to implement the use of RWD and RWE. Our study findings will help inform the development of an RWE framework for regulatory decisions and HTA recommendations.
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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 | 0,061 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».