Challenges and Opportunities for Deliberative Processes for Healthcare Decision-Making Comment on "Evidence-Informed Deliberative Processes for Health Benefit Package Design – Part II: A Practical Guide"
Notice bibliographique
Résumé
The second edition of the practical guide for evidence-informed deliberative processes (EDPs) is an important addition to the growing guidance on deliberative processes supporting priority setting in healthcare. While the practical guide draws on an extensive amount of information collected on established and developing processes within a range of countries, EDPs present health technology assessment (HTA) bodies with several challenges. (1) Basing recommendations on current processes that have not been well-evaluated and that have changed over time may lead to weaker legitimacy than desired. (2) The requirement for social learning among stakeholders may require increased resourcing and blur the boundary between moral deliberation and political negotiation. (3) Robust evaluation should be based on an explicit theory of change, and some process outcomes may be poor guides to overall improvement of EDPs. This comment clarifies and reinforces the recommendations provided in the practical guide.
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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 | 0,045 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,092 | 0,083 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,009 |
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 ».