Development of an international template to support patient submissions in Health Technology Assessments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop an international template to support patient submissions in Health Technology Assessments (HTAs). This was to be based on the experience and feedback from the implementation and use of the Scottish Medicines Consortium's (SMC) Summary Information for Patient Groups (SIP). METHODS: To gather feedback on the SMC experience, web-based surveys were conducted with pharmaceutical companies and patient groups familiar with the SMC SIP. Semistructured interviews with representatives from HTA bodies were undertaken, along with patient group discussions with those less familiar with the SIP, to explore issues around the approach. These qualitative data informed the development of an international SIP template. RESULTS: Survey data indicated that 82 percent (18 of 22 respondents) of pharmaceutical company representatives felt that the SIP was worthwhile; 88 percent (15/17) of patient group respondents found the SIP helpful. Both groups highlighted the need for additional support and guidance around plain language summaries. Further suggestions included provision of a glossary of terms and cost-effectiveness information. Patient group interviews supported the survey findings and led to the development of a new template. HTA bodies raised potential challenges around buy-in, timing, and bias connected to the SIP approach. CONCLUSIONS: The international SIP template is another approach to support deliberative processes in HTA. Although challenges remain around writing summaries for lay audiences, along with feasibility considerations for HTA bodies, the SIP approach should support more meaningful patient involvement in HTAs.
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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 | 0,191 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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 ».