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Enregistrement W3193270825 · doi:10.1136/bmjopen-2020-046707

Stakeholder engagement in economic evaluation: Protocol for using the nominal group technique to elicit patient, healthcare provider, and health system stakeholder input in the development of an early economic evaluation model of chimeric antigen receptor T-cell therapy

2021· article· en· W3193270825 sur OpenAlexafffundabout
Mackenzie Wilson, Kednapa Thavorn, Terry Hawrysh, Ian D. Graham, Harold Atkins, Natasha Kekre, Doug Coyle, Manoj M. Lalu, Dean Fergusson, Kelvin Chan, Daniel A. Ollendorf, Justin Presseau

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésMedicineStakeholderProtocol (science)Nominal group techniqueStakeholder engagementHealth careEconomic evaluationPublic healthStakeholder analysisHealth services researchProcess managementNursingPublic relationsKnowledge managementAlternative medicineEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Chimeric antigen receptor T-cell (CAR-T) therapy is a class of immunotherapy. An economic evaluation conducted at an early stage of development of CAR-T therapy for treatment of adult relapsed or refractory acute lymphoblastic leukaemia could provide insight into factors contributing to the cost of treatment, the potential clinical benefits, and what the health system can afford. Traditionally, stakeholders are engaged in certain parts of health technology assessment processes, such as in the identification and selection of technologies, formulation of recommendations, and implementation of recommendations; however, little is known about processes for stakeholder engagement during the conduct of the assessment. This is especially the case for economic evaluations. Stakeholders, such as clinicians, policy-makers, patients, and their support networks, have insight into factors that can enhance the validity of an economic evaluation model. This research outlines a specific methodology for stakeholder engagement and represents an avenue to enhance health economic evaluations and support the use of these models to inform decision making for resource allocation. This protocol may inform a tailored framework for stakeholder engagement processes in future economic evaluation model development. METHODS AND ANALYSIS: We will involve clinicians, healthcare researchers, payers, and policy-makers, as well as patients and their support networks in the conduct and verification of an early economic evaluation of a novel health technology to incorporate stakeholder-generated knowledge. Three stakeholder-specific focus groups will be conducted using an online adaptation of the nominal group technique to elicit considerations from each. This study will use CAR-T therapy for adults with relapsed or refractory B-cell acute lymphoblastic leukaemia as a basis for investigating broader stakeholder engagement processes. ETHICS AND DISSEMINATION: This study received ethics approval from the Ottawa Hospital Research Institute Research Ethics Board (REB 20200320-01HT) and the results will be shared via conference presentations, peer-reviewed publications, and ongoing stakeholder engagement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,347
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,305
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3470,305
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0110,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,016

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 Opus0,796
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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