A framework for action to improve patient and public involvement in health technology assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient and public involvement (PPI) in the Brazilian Health Technology Assessment (HTA) process occurs in response to a legislative mandate for "social participation." This resulted in some limited patient participation activities, and, therefore, a more systematic approach was needed. The study describes the development of a suggested framework for action to improve PPI in HTA. METHODS: This work used formal methodology to develop a PPI framework based on three-phase mixed-methods research with desktop review of Brazilian PPI activities in HTA; workshop, survey, and interviews with Brazilian stakeholders; and a rapid review of international practices to enact effective patient involvement. Patient partners reviewed the draft framework. RESULTS: According to patient group representatives, their involvement in the Brazilian HTA process is important but could be improved. Different stakeholders perceived barriers, identified values, and made suggestions for improvement, such as expansion of communication, capacity building, and transparency, to support more meaningful patient involvement. The international practices identified opportunities for earlier, more active, and collaborative PPI during all HTA stages, based on values and principles that are relevant for Brazilian patients and the public. These findings were synthesized to design a framework that defines and systematizes actions to support PPI in Brazil, highlighting the importance of evaluating these strategies. CONCLUSIONS: Since the publication of this framework, some of its suggestions are being implemented in the Brazilian HTA process to improve PPI. We encourage other HTA organizations to consider a systematic and planned approach with regular evaluation when pursuing or strengthening involvement practices.
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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 | 0,274 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,056 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| 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 ».