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Enregistrement W4361255943 · doi:10.1371/journal.pone.0283663

A SWOT analysis of the development of health technology assessment in Iran

2023· article· en· W4361255943 sur OpenAlexaff
Masoud Behzadifar, Mahboubeh Khaton Ghanbari, Samad Azari, Ahad Bakhtiari, sara rahimi, ‬Seyed Jafar Ehsanzadeh, Naser Sharafkhani, Salman Moridi, Nicola Luigi Bragazzi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesLorestan University of Medical Sciences
Mots-clésSWOT analysisSnowball samplingHealth technologyStrengths and weaknessesContext (archaeology)Nonprobability samplingGovernment (linguistics)MedicineKnowledge managementBusinessHealth carePolitical sciencePsychologyComputer scienceMarketingEnvironmental healthGeographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health systems need to prioritize their services, ensuring efficiency and equitable health provision allocation and access. Alongside, health technology assessment (HTA) seeks to systematically evaluate various aspects of health technologies to be used by policy- and decision-makers. In the present study, we aim to identify strengths, weaknesses, opportunities, and threats in developing an HTA in Iran. METHOD: This qualitative study was conducted using 45 semi-structured interviews from September 2020 to March 2021. Participants were selected from key individuals involved in health and other health-related sectors. Based on the objectives of the study, we used purposive sampling (snowball sampling) to select individuals. The range of length of the interviews was between 45 to 75 minutes. Four authors of the present study carefully reviewed the transcripts of interviews. Meanwhile, the data were coded on the four domains of strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT). Transcribed interviews were then entered into the software and analyzed. Data management was performed using MAXQDA software, and also analyzed using directed content analysis. RESULTS: Participants identified eleven strengths for HTA in Iran, namely the establishment of an administrative unit for HTA within the Ministry of Health and Medical Education (MOHME); university-level courses and degrees for HTA; adapted approach of HTA models to the Iranian context; HTA is mentioned as a priority on the agenda in upstream documents and government strategic plans. On the other hand, sixteen weaknesses in developing HTA in Iran were identified: unavailability of a well-defined organizational position for using HTA graduates; HTA advantages and its basic concept are unfamiliar to many managers and decision-makers; weak inter-sectoral collaboration in HTA-related research and key stakeholders; and, failure to use HTA in primary health care. Also, participants identified opportunities for HTA development in Iran: support from the political side for reducing national health expenditures; commitment and planning to achieve universal health coverage (on behalf of the government and parliament); improved communication among all stakeholders engaged in the health system; decentralization and regionalization of decisions; and capacity building to use HTA in organizations outside the MOHME. High inflation and bad economic situation; poor transparency in decisions; lack of support from insurance companies; lack of sufficient data to conduct HTA research; rapid change of managers in the health system; and economic sanctions against Iran are threats to the developmental path of HTA in Iran. CONCLUSION: HTA can be properly developed in Iran if we use its strengths and opportunities, and address its weaknesses and threats.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,619
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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