Assessment – APPRAISAL – Decision: (Good) Practice examples and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Health Technology Assessment HTA has in many countries become an integral part of health policy decision-making. The first step in the HTA process is the synthesis of available research evidence on the topic in question and the assessment of the evidence’s quality. The ensuing second step, the appraisal of the evidence’s impact and applicability for a specific context, is equally important. The focus of this working paper is therefore on the process and the guiding principles of appraising evidence. Appraisal committees, sometimes called policy committees, work where research and policy meet. Appraisal committees facilitate the life of decision makers in health policy by translating research results into political recommendations. Appraisal committees draw up alternative scenarios and present arguments and counter arguments. They do not replace the integration of stakeholders, though, nor do they curb the responsibility of elected political representatives for the ultimately taken health policy decision. This working paper presents 11 appraisal committees from 7 countries – United Kingdom, The Netherlands, Germany, Switzerland, Canada, USA, Australia – and condenses their experience into recommendations. An appraisal committee set up in line with these examples of good-practice may serve as an important building block for transparent and evidence-based decision making in health policy.
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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 | 0,215 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 ».