Generating Appropriate and Reliable Evidence for Value Assessment of Medical Devices: An ISPOR Medical Devices and Diagnostics Special Interest Group Report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Health technology assessment (HTA) methods have become an important health policy tool to assess value. Yet recommendations for what constitutes appropriate and reliable evidence and methodologies for assessment of medical devices are still debated because methods to evaluate pharmaceuticals are often, and incorrectly, the starting points for device assessments. The study aims to: (i) propose recommendations on appropriate methodologies to assess the evidence on medical devices, (ii) identify assessment methods that can be used to measure device value, and (iii) suggest key areas for future work. ISPOR's Medical Devices and Diagnostics Special Interest Group conducted a comprehensive search of databases and gray literature on evidence development and value assessment on medical devices. The literature search was supplemented with hand searching from high impact journals in the related field. The ten-person expert working group obtained written comments through multiple rounds of review from internal and external stakeholders. Recommendations were made to encourage and guide future research. Multicriteria decision analysis was identified as a useful approach to assess the value of treatment. Consideration should be given to resource-use measures; valid and reliable functional status questionnaires; and general and disease-specific, health-related, quality-of-life measures in economic evaluations of device use. For future work, best practices for value framework design should take into consideration those factors that influence the value of medical devices. Integration of value-based evidence data in an evidence-generation and -synthesis process is needed to support market access and adoption decisions. Methodological recommendations for measuring value can be challenging when the selection of domains and assessment of value are not device-specific.
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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 | 0,082 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».