Designing and Implementing Deliberative Processes for Health Technology Assessment: A Good Practices Report of a Joint HTAi/ISPOR Task Force
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Deliberative processes for health technology assessment (HTA) are intended to facilitate participatory decision making, using discussion and open dialogue between stakeholders. Increasing attention is being given to deliberative processes, but guidance is lacking for those who wish to design or use them. Health Technology Assessment International (HTAi) and ISPOR-The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research initiated a joint Task Force to address this gap. METHODS: The joint Task Force consisted of fifteen members with different backgrounds, perspectives, and expertise relevant to the field. It developed guidance and a checklist for deliberative processes for HTA. The guidance builds upon the few, existing initiatives in the field, as well as input from the HTA community following an established consultation plan. In addition, the guidance was subject to two rounds of peer review. RESULTS: A deliberative process for HTA consists of procedures, activities, and events that support the informed and critical examination of an issue and the weighing of arguments and evidence to guide a subsequent decision. Guidance and an accompanying checklist are provided for (i) developing the governance and structure of an HTA program and (ii) informing how the various stages of an HTA process might be managed using deliberation. CONCLUSIONS: The guidance and the checklist contain a series of questions, grouped by six phases of a model deliberative process. They are offered as practical tools for those wishing to establish or improve deliberative processes for HTA that are fit for local contexts. The tools can also be used for independent scrutiny of deliberative processes.
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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 | 0,677 | 0,623 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,029 |
| Communication savante | 0,025 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».