Systems thinking in health technology assessment: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to assess how, and to what extent, a systems-level perspective is considered in decision-making processes for health interventions by illustrating how studies define the boundaries of the system in their analyses and by defining the decision-making context in which a systems-level perspective is undertaken. METHOD: We conducted a scoping review following the Joanna Briggs Institute methodology. MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, and EconLit were searched and key search concepts included decision making, system, and integration. Studies were classified according to an interpretation of the "system" of analysis used in each study based on a four-level model of the health system (patient, care team, organization, and/or policy environment) and using categories (based on intervention type and system impacts considered) to describe the decision-making context. RESULTS: A total of 2,664 articles were identified and 29 were included for analysis. Most studies (16/29; 55%) considered multiple levels of the health system (i.e., patient, care team, organization, environment) in their analysis and assessed multiple classes of interventions versus a single class of intervention (e.g., pharmaceuticals, screening programs). Approximately half (15/29; 52%) of the studies assessed the influence of policy options on the system as a whole, and the other half assessed the impact of interventions on other phases of the disease pathway or life trajectory (14/29; 48%). CONCLUSIONS: We found that systems thinking is not common in areas where health technology assessments (HTAs) are typically conducted. Against this background, our study demonstrates the need for future conceptualizations and interpretations of systems thinking in HTA.
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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 | 0,095 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».