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Enregistrement W4308212754 · doi:10.1186/s12961-022-00925-z

How can health technology assessment support our response to public health emergencies?

2022· letter· en· W4308212754 sur OpenAlexaff
Aparna Ananthakrishnan, Alia Luz, Sarin KC, Leslie Ong, Cecilia Oh, Wanrudee Isaranuwatchai, Saudamini Vishwanath Dabak, Yot Teerawattananon, Hugo C. Turner

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPublic healthTransparency (behavior)Health technologyPreparednessHealth policyPublic relationsHealth economicsHealth administrationHealth services researchMedicineBusinessHealth carePolitical scienceEconomic growthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public health emergencies (PHEs), such as the COVID-19 crisis, are threats to global health and public order. We recommend that countries bolster their PHE responses by investing in health technology assessment (HTA), defined as a systematic process of gathering pertinent information on and evaluating health technologies from a medical, economic, social and ethical standpoint. We present examples of how HTA organizations in low- and middle-income countries have adapted to supporting PHE-related decisions during COVID-19 and describe the ways HTA can help the response to a PHE. In turn, we advocate for HTA capacity to be further developed globally and for increased institutional acceptance of these methods as a building block for preparedness and response to future PHEs. Finally, the long-term potential of HTA in strengthening health systems and embedding confidence and transparency into scientific policy should be recognized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,232
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,232
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0140,020
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0970,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,010

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.

Tête enseignante Opus0,813
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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