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Enregistrement W3174195989 · doi:10.2147/rmhp.s310215

Health Technology Assessment in High, Middle, and Low-income Countries: New Systematic and Interdisciplinary Approach For Sound Informed-policy Making: Research Protocole

2021· article· en· W3174195989 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRisk Management and Healthcare Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth technologyGovernment (linguistics)Multidisciplinary approachDeveloping countryPolitical sciencePublic relationsHealth careEconomic growthMedicineBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological innovation has a significant role in improving health systems (HSs) and achieving universal health coverage (UHC). The World Health Organization (WHO) has declared resolutions on Health Technology Assessment (HTA) and other global organizations emphasized on HTA systems to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs). HTA is a modern multidisciplinary decision-making framework linking knowledge and policymaking by assessing the medical, social, economic, organizational, and ethical effects, and/or impacts within health and social systems. The research significance lies in the growing need for HTA at these moments than ever as it is seen as an essential development approach to tackle the current global challenges and pandemics, particularly in developing countries. The research aims to comprehensively evaluate and understand HTA systems concerning the level of knowledge about HTA, current HTA structure, practices, application, capacity, gaps, and solutions. The project starts in January 2021 and ends in January 2022 and will be carried out in seven countries: Canada, Switzerland, Brazil, Lebanon, Jordan, Palestine, and Tanzania. A mixed-methods, quantitative and qualitative, along with a literature review will be applied. In each country, ten HTA-associated institutions will complete an adapted electronic survey, developed by the WHO, and ten key-informants selected purposively from the government, academia, NGOs, and private sectors to participate in ten individual in-depth interviews. One government representative from each country will participate in one expanded inter-country workshop. Excel, IBM Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), and MAXQDA software programs will be used for data management and analysis. The research will form cutting-edge evidence not only for the seven countries, but also for the global, regional, and national endeavors with regards to opening a room for HTA best application and optimization. It will reveal lessons learned, determine gaps, and build a well-enabled and institutionalized HTA for better UHC, health systems, and multi-sectoral development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,393 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle