Patient and public involvement in health technology assessment: update of a systematic review of international experiences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize current evidence on patient and public involvement (PPI) in health technology assessment (HTA) in order to synthesize the barriers and facilitators, and to propose a framework to assess its impact. METHODS: We conducted an update of a systematic review published in 2011 considering the recent scientific literature (qualitative, quantitative, and mixed-methods studies). We searched papers published between March 2009 (end of the initial search) and December 2019 in five databases using specific search strategies. We identified other publications through citation tracking and contacting authors of previous related studies. Reviewers independently selected relevant studies based on prespecified inclusion and exclusion criteria. We extracted information using a pre-established grid. RESULTS: We identified a total of 7872 publications from the main search strategy. Ultimately, thirty-one distinct new studies met the inclusion criteria, whereas seventeen studies were included in the previous systematic review. PPI is realized through two main strategies: (i) patients and public members participate directly in decision-making processes (participation) and (ii) patients or public perspectives are solicited to inform decisions (consultation or indirect participation). This review synthesizes the barriers and facilitators to PPI in HTA, and a framework to assess its impact is proposed. CONCLUSION: The number of studies on patients or public involvement in HTA has dramatically increased in recent years. Findings from this updated systematic review show that PPI is done mostly through consultation and that direct involvement is less frequent. Several barriers to PPI in HTA exist, notably the lack of information to patients and public about HTA and the lack of guidance and policies to support PPI in HTA.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».