Development of a checklist to guide equity considerations in health technology assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health technology assessment (HTA) can impact health inequities by informing healthcare priority-setting decisions. This paper presents a novel checklist to guide HTA practitioners looking to include equity considerations in their work: the equity checklist for HTA (ECHTA). The list is pragmatically organized according to the generic HTA phases and can be consulted at each step. METHODS: A first set of items was based on the framework for equity in HTA developed by Culyer and Bombard. After rewording and reorganizing according to five HTA phases, they were complemented by elements emerging from a literature search. Consultations with method experts, decision makers, and stakeholders further refined the items. Further feedback was sought during a presentation of the tool at an international HTA conference. Lastly, the checklist was piloted through all five stages of an HTA. RESULTS: ECHTA proposes elements to be considered at each one of the five HTA phases: Scoping, Evaluation, Recommendations and Conclusions, Knowledge Translation and Implementation, and Reassessment. More than a simple checklist, the tool provides details and examples that guide the evaluators through an analysis in each phase. A pilot test is also presented, which demonstrates the ECHTA's usability and added value. CONCLUSIONS: ECHTA provides guidance for HTA evaluators wishing to ensure that their conclusions do not contribute to inequalities in health. Several points to build upon the current checklist will be addressed by a working group of experts, and further feedback is welcome from evaluators who have used the tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».