Health technology assessment 2025 and beyond: lifecycle approaches to promote engagement and efficiency in health technology assessment
Notice bibliographique
Résumé
Lifecycle considerations have always been part of health technology assessment (HTA). However, the concept of taking a fuller, more holistic "lifecycle approach" is gaining interest in the HTA community. The 2022 HTAi Global Policy Forum (GPF) discussed how adopting a lifecycle approach could promote stakeholder engagement and robust evidence generation, and whether it could enhance information sharing and transparency across stakeholder groups. This article summarizes the discussions held at the 2022 HTAi GPF and subsequent HTAi Annual Meeting panel session that debated some of the key challenges and opportunities, with particular focus on the pre- and postmarket and disinvestment phase activities. Core themes and recommendations identified that collaboration and patient involvement are happening but still needs to be strengthened, and moving to disease-based approaches may help, although individual contexts still need to be considered. Appropriately developed and mandated core outcome sets may help with information sharing and efficiency in all lifecycle activities. Further, methods for the appropriate use of big data and digital data collection should be developed and driven by the HTA community. The value of lifecycle activities should be reviewed; in particular, scientific advice appears valuable, but the magnitude of effect is somewhat unknown due to the challenges around the confidential nature of these activities. Not all lifecycle activities can be conducted for every technology, and while there is a move away from disinvestment phase activities, more structured prioritization criteria are required. This article ends with suggested next steps to bring forward some of the priority recommendations.
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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 | 0,269 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,031 |
| Communication savante | 0,039 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».