Similarities and Differences in Health Technology Assessment Systems and Implications for Coverage Decisions: Evidence from 32 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Health technology assessment (HTA) systems across countries vary in the way they are set up, according to their role and based on how funding decisions are reached. Our objective was to study the characteristics of these systems and their likely impact on the funding of technologies undergoing HTA. Based on a literature review, we created a conceptual framework that captures key operating features of HTA systems. We used this framework to map current HTA activities across 32 countries in the European Union, the UK, Canada and Australia. Evidence was collected through a systematic search of competent authority websites and grey literature sources. Primary data collection through expert consultation validated our findings and further complemented the analysis. Sixty-three HTA bodies were identified. Most have a national scope (76%), are independent (73%), have an advisory role (52%), evaluate pharmaceuticals predominantly or exclusively (76%), assess health technologies based on their clinical and cost-effectiveness (73%) and involve various stakeholders as members of the HTA committee (94%) and/or through external consultation (76%). The majority of HTA outcomes are not legally binding (81%). Although all study countries implement HTA, the way it fits into decision-making, negotiation processes, and coverage and funding decisions differs significantly across countries. HTA is a dynamic and transformative process and there is a need for transparency to investigate whether evidence-based information influences coverage decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».