Deliberative processes in decision making informed by health technology assessment in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of Health Technology Assessment International's 6th Latin America Policy Form, held in 2021, was to explore the implementation of deliberative processes in the framework of health technology assessment (HTA) and how agencies in the region could involve stakeholders in this process. METHODS: This paper is based on a preparatory survey, a background document, and the deliberative work of participants at the virtual Forum conducted in 2021. There were ninety-one participants in the open session and fifty-two in the closed sessions, representing twelve countries and diverse areas of the health sector. RESULTS: While there are mechanisms in most countries in Latin America to consider stakeholder involvement to some degree, it remains reduced or limited to a consultative role, making true participative involvement rare. There are significant barriers and structural and contextual limitations that have impeded or slowed progress toward deliberative processes. Relatively low levels of institutionalization and knowledge about HTA, as well as the lack of trust among stakeholders are important challenges. This situation has impacted health systems by diminishing the legitimacy of decisions and the very structures and processes of HTA. CONCLUSION: The Forum's broad group of participants identified barriers, facilitators, and recommendations to improve the use of deliberative processes in Latin America to foster improved fairness and reasonableness in HTA and decision making.
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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 | 0,200 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,024 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».