The most important facilitators and barriers to the use of Health Technology Assessment in Canada: a best–worst scaling approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Technology Assessment (HTA), which can support public drug reimbursement decisions will play a core function in the planned national Pharmacare program in Canada. To address existing barriers to the use of HTA, these must be ranked in order of priority. The goal of this study was to access the relative importance of known facilitators and barriers to the use of HTA in the context of the Canadian health care system, with attention to differences between regions and stakeholder groups. METHODS: We used the best-worst scaling object case approach to elicit a quantitative ranking of a list of 20 facilitators and 22 barriers. A sample of 68 Canadian HTA stakeholders, including members of expert committees, decision/policymakers, researchers/academics, and others participated in the study. Their task was to identify the most important and the least important item in 12 sub-sets of five facilitators and 14 sub-sets of five barriers. FINDINGS: Relative Importance Scores derived via hierarchical Bayes analysis revealed relations, engagement, and contact between stakeholders as most important on both the barrier and facilitator sides. Other top-ranked facilitators included the availably of credible and relevant research. Other top-ranked barriers included inconsistencies in the evidence and limited generalizability. The availability of HTA guidelines did not rank highly on either side. The main limitation of the study was the challenge with reaching the relevant respondents; this was mitigated by involving the national HTA agency in the research. CONCLUSION: Canadian stakeholders consider the relationships within the HTA network among the most important. Policies should focus on strengthening these relationships. Future research should focus on the connectivity and distribution of knowledge and power within the HTA network.
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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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».