PD45 Paying For Digital Health: What Evidence Is Needed?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Digital transformation has been promoted by the World Health Organization (WHO), Food and Drug Administration (FDA) and the European Commission (EC) to help improve health outcomes. To ensure sustainability, digital health interventions (DHI) require funding by payers. Evidence-informed decision and policy making requires an assessment of the impact on relevant outcomes vs current healthcare practice. Various national and international organizations are involved in creating or guiding the development of standards for the evidence required for digital technologies. Methods We undertook an intensive individual investigation of the websites of leading payer and health technology assessment (HTA) bodies in France, UK, Germany, Belgium, Austria, Finland, Canada, Australia, and the USA to identify new frameworks and any updated information. As the objective focused on evaluation frameworks which were used across DHIs by a particular payer to support pricing and reimbursement decisions, we excluded individual case studies where DHIs had been assessed, regulatory frameworks for approval of DHIs and frameworks which assessed feasibility or applicability of a DHI since these were not directly influencing the decision for funding. Results We found six frameworks which directly address digital health interventions for the purposes of pricing and reimbursement: NICE Evidence Standards, FinCCHTA, MSAC, Germany BfArM, Belgium RIZIV and France HAS. The context for the framework and the requirements were compared on parameters including those normally found in HTA and for criteria related to digital technologies. The parameters included varied considerably across the frameworks as did the level of evidence expected to be available for the assessment. In some cases, these related to the level of risk or impact of the intended DHI. Conclusions While DHIs are increasingly used in health, HTA is struggling to adapt to assess these technologies. Due to the multidisciplinary nature of digital health (combination of health care and technology), and the speed and rate of change of innovations in this area, an approach based upon the risk assessment posed by the technology seems reasonable. In this way the level of effort can be tailored to those interventions which seek to influence care or predict outcomes rather than those which are tailored to increased awareness of the patient about their condition.
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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 | 0,136 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».