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Enregistrement W3174615012 · doi:10.1186/s12962-021-00290-8

Assessing the performance of health technology assessment (HTA) agencies: developing a multi-country, multi-stakeholder, and multi-dimensional framework to explore mechanisms of impact

2021· article· en· W3174615012 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.

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesThailand Research FundBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésHealth technologyRigourAgency (philosophy)StakeholderHealth services researchHealth careScope (computer science)MedicineHealth administrationHealth economicsImpact assessmentImpact evaluationProcess managementKnowledge managementPublic relationsBusinessPublic healthPolitical scienceComputer scienceSociologyEconomicsPublic administrationNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health technology assessment (HTA) agencies have an important role to play in managing the rising demands on health systems. However, creating and running such agencies potentially diverts resources from frontline services. A large number of studies address the question of 'what is the impact of HTA?'. Several points of heterogeneity in this literature include: purpose of the study, definition of HTA, definition of impact, and scope and rigour of evaluations. Our study seeks to address several limitations in this literature. This study aims to explore the mechanisms of impact of an HTA agency. In doing so, we consider HTA as an institution rather than a knowledge product to build an impact evaluation framework from an international, multi-stakeholder and multi-dimensional perspective. METHODS: We conducted 9 key informant interviews with experts from the international HTA community. We addressed several questions, informed by existing frameworks of impact within the literature, to understand their perspectives on the mechanisms of impact of an HTA agency. We analyse data using logic modelling and impact mapping, as tools to understand and visualise mechanisms of change. FINDINGS: Our impact mapping highlights several distinct, but not necessarily mutually exclusive, mechanisms through which the overall impact of an HTA agency is achieved. These are: the effective conduct of HTA studies; effective use of HTA in agenda-setting and policy formulation processes; effective engagement and external communications; good institutional reputation and fit within the healthcare and policy-making system; effective use of HTA as a tool for the negotiation of health technology prices; and the effective implementation of policy change regarding health technologies. We also identify indicators of these effects. CONCLUSIONS: Our findings and resulting evaluation framework complement and add to existing literature by offering a new perspective on the mechanisms by which HTA agencies generate impact. This new perspective considers HTA as an institution rather than a knowledge product, is international, multi-dimensional, and includes multi-stakeholder views. We hope the analysis will be useful to countries interested in managing HTA performance.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,441
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,042 · 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