Development of a decisional flowchart for meaningful patient involvement in Health Technology Assessment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This paper aims to describe the development of a flowchart to guide the decisions of researchers in the Spanish Network for Health Technology Assessment of the National Health System (RedETS) regarding patient involvement (PI) in Health Technology Assessment (HTA). By doing so, it reflects on current methodological challenges in PI in the HTA field: how best to combine PI methods and what is the role of patient-based evidence. METHODS: A decisional flowchart for PI in HTA was developed between March and April 2019 following an iterative process, reviewed by the members of the PI Interest Group and other RedETS members and validated during an online deliberative meeting. The development of the flowchart was based on a previous methodological framework assessed in a pilot study. RESULTS: The guidelines on how to involve patients in HTA in the RedETS were graphically represented in a flowchart. PI must be included in all HTA reports, except those that assess technologies with no relevant impact on patients' experiences, values, and preferences. Patient organizations or expert patients related to the topic of the HTA report must be identified and invited. These patients can participate in protocol development, outcomes' identification, assessment process, and report review. When the technology assessed affects in a relevant way patient experiences, values, and preferences, patient-based evidence should be included through a systematic literature review or a primary study. CONCLUSIONS: The decisional flowchart for PI in HTA contributes to the current methodological challenges by proposing a combination of direct involvement and patient-based evidence.
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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 | 0,177 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,010 |
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 ».