Health Technology Assessment for Molecular Diagnostics: Practices, Challenges, and Recommendations from the Medical Devices and Diagnostics Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
AbstractBackgroundHealth technology assessments (HTAs) are increasingly used to inform coverage, access, and utilization of medical technologies including molecular diagnostics (MDx). Although MDx are used to screen patients and inform disease management and treatment decisions, there is no uniform approach to their evaluation by HTA organizations.ObjectivesThe International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research Devices and Diagnostics Special Interest Group reviewed diagnostic-specific HTA programs and identified elements representing common and best practices.MethodsMDx-specific HTA programs in Europe, Australia, and North America were characterized by methodology, evaluation framework, and impact. Published MDx HTAs were reviewed, and five representative case studies of test evaluations were developed: United Kingdom (National Institute for Health and Care Excellence's Diagnostics Assessment Programme, epidermal growth factor receptor tyrosine kinase mutation), United States (Palmetto's Molecular Diagnostic Services Program, OncotypeDx prostate cancer test), Germany (Institute for Quality and Efficiency in Healthcare, human papillomavirus testing), Australia (Medical Services Advisory Committee, anaplastic lymphoma kinase testing for non–small cell lung cancer), and Canada (Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health, Rapid Response: Non-invasive Prenatal Testing).ResultsOverall, the few HTA programs that have MDx-specific methods do not provide clear parameters of acceptability related to clinical and analytic performance, clinical utility, and economic impact. The case studies highlight similarities and differences in evaluation approaches across HTAs in the performance metrics used (analytic and clinical validity, clinical utility), evidence requirements, and how value is measured. Not all HTAs are directly linked to reimbursement outcomes.ConclusionsTo improve MDx HTAs, organizations should provide greater transparency, better communication and collaboration between industry and HTA stakeholders, clearer links between HTA and funding decisions, explicit recognition of and rationale for differential approaches to laboratory-developed versus regulatory-approved test, and clear evidence requirements.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».