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Enregistrement W3109729001 · doi:10.1017/s0266462320001956

Development of a decisional flowchart for meaningful patient involvement in Health Technology Assessment

2020· article· en· W3109729001 sur OpenAlexaff
Ana Toledo‐Chávarri, Marie‐Pierre Gagnon, Yolanda Álvarez‐Pérez, Lilisbeth Perestelo‐Pérez, Yolanda Triñanes Pego, Pedro Serrano Aguilar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlowchartHealth technologyProcess (computing)MedicineProcess managementComputer scienceMedical educationManagement scienceKnowledge managementHealth carePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,250
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,250
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,010

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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