Coding Public Health Interventions for Health Technology Assessments: A Pilot Experience With WHO's International Classification of Health Interventions (ICHI)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An important requirement for successful public health interventions is a standardized classification in order to make these health technologies comparable in all contexts and recognized by all parties. The WHO International Classification of Health Interventions (ICHI), including an integrated public health component, has been developed to propose such an international standard. Methods: To test (a) the translation of public health interventions to ICHI codes and (b) the technical handling and general coding in public health, we used a set of public health interventions from a recent cross-sectional survey among Health Technology Assessment professionals. Results: Our study showed that handling of the ICHI interface is stable, that there is a need for specificity and adequate detail of intervention descriptions and desired outcomes to code adequately with ICHI and that the professional background of the coder, as well as his/her sex might influence the selection of codes. Conclusion: International Classification of Health Interventions provides a good coverage of public health interventions. However, the broader character of system wide interventions, often involving a variety of institutions and stakeholders, may present a challenge to the application of ICHI coding. Based on this experience, we would tailor future surveys more specifically to the needs of the classification and we advise training for health professionals before coding with ICHI. Standards of reporting will likely strengthen insights about the efficiency of primary prevention interventions and thus benefit long-term health of populations and structured HTA reporting process.
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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 | 0,358 | 0,464 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».