Evidence-Informed Deliberative Processes for Health Benefit Package Design – Part II: A Practical Guide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Countries around the world are using health technology assessment (HTA) for health benefit package design. Evidence-informed deliberative processes (EDPs) are a practical and stepwise approach to enhance legitimate health benefit package design based on deliberation between stakeholders to identify, reflect and learn about the meaning and importance of values, informed by evidence on these values. This paper reports on the development of practical guidance on EDPs, while the conceptual framework of EDPs is described in a companion paper. METHODS: The first guide on EDPs (2019) is further developed based on academic knowledge exchange, surveying 27 HTA bodies and 66 experts around the globe, and the implementation of EDPs in several countries. We present the revised steps of EDPs and how selected HTA bodies (in Australia, Brazil, Canada, France, Germany, Scotland, Thailand and the United Kingdom) organize key issues of legitimacy in their processes. This is based on a review of literature via PubMed and HTA bodies' websites. RESULTS: HTA bodies around the globe vary considerable in how they address legitimacy (stakeholder involvement ideally through participation with deliberation; evidence-informed evaluation; transparency; and appeal) in their processes. While there is increased attention for improving legitimacy in decision-making processes, we found that the selected HTA bodies are still lacking or just starting to develop activities in this area. We provide recommendations on how HTA bodies can improve on this. CONCLUSION: The design and implementation of EDPs is in its infancy. We call for a systematic analysis of experiences of a variety of countries, from which general principles on EDPs might subsequently be inferred.
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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 | 0,164 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,027 |
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 ».