Pilot approach to analyzing patient and citizen involvement in health technology assessment in four diverse low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In low- and middle-income countries (LMICs) striving to achieve universal health coverage, the involvement of different stakeholders in formal or informal ways in health technology assessment (HTA) must be culturally and socially relevant and acceptable. Challenges may be different from those seen in high-income countries. In this article, we aimed to pilot a questionnaire for uncovering the context-related aspects of patient and citizen involvement (PCI) in LMICs, collecting experiences encountered with PCI, and identifying opportunities for patients and citizens toward contributing to local decision- and policy-making processes related to health technologies. METHODS: Through a collaborative, international multi-stakeholder initiative, a questionnaire was developed for describing each LMIC's healthcare system context and the emergence of opportunities for PCI relating to HTA. The questionnaire was piloted in the first set of countries (Brazil, Indonesia, Nigeria, and South Africa). RESULTS: The questionnaire was successfully applied across four diverse LMICs, which are at different stages of using HTA to inform decision making. Only in Brazil, formal ways of PCI have been defined. In the other countries, there is informal influence that is contingent upon the engagement level of patient and citizen advocacy groups (PCAGs), usually strongest in areas such as HIV/AIDS, TB, oncology, or rare diseases. CONCLUSIONS: The questionnaire can be used to analyze the options for patients and citizens to participate in HTA or healthcare decision making. It will be rolled out to more LMICs to describe the requirements and opportunities for PCI in the context of LMICs and to identify possible routes and methodologies for devising a more systematic and formalized PCI in LMICs.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».