PD21 Data Sources And Real-World Data On Medical Devices In The Brazilian Scenario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Brazilian government has made efforts in systems to generate data from medical devices (MD). This work explores the main systems and data sources in the perspective of contributing as a source to generate real world data (RDW). Methods Document review of relevant national data sources for MD. In addition, a structured search was carried out in EMBASE using key descriptors for RWD applied to the regulatory context and to the management of health technologies, without date or language restrictions. Results Eighteen primary federal government data sources for MD were identified. Not all sources are publicly accessible. Of the articles, the search returned 1,185 results, of which 29 titles were selected and 8 met the protocol’s objective. Included articles were from Europe, the United States and Canada. As in other countries, Brazil initially systematized DM administrative data to meet commercial and financial demands. With the evolution of health technology assessment methods, the use of RDW has become imperative to assess the value of MD to society. Common examples from these countries are implantable MD databases. Current challenges focus on data linkage and quality, in addition to standardized naming. The adoption of the Unique Device Identification (UDI) is one of the promising initiatives to facilitate traceability throughout the lifecycle proposed in the International Medical Device Regulators Forum (IMDRF) of which Brazil is a member. Among the systems, the following stand out: i) ConectSUS, which intends to provide access to health information centered on the patient, anywhere and at any time; ii) National implant registry that generates data on implanted prostheses and stents, surgical techniques used, the profile of patients and the health services involved. Conclusions This work showed the similarities between Brazil and other countries in the management of MD data throughout its life cycle, as well as mapped the national primary data sources for MD.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».