Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the 2022 Health Technology Assessment International (HTAi) Asia Policy Forum (APF) was to discuss experiences and challenges around health technology assessment (HTA) capacity building for both HTA agencies and companies in the Asia region and to identify possible solutions as part of a capacity building roadmap. METHODS: Discussions during the 2022 APF, informed by a pre-meeting survey of HTA agencies and industry attendees from the region, form the basis of this paper. RESULTS: HTA is an essential element of priority-setting in healthcare; however, the scarcity of skilled technical HTA practitioners is a rate-limiting step in the conduct of HTA. The lack of investment in HTA and the political will to mandate the use of HTA in decision-making may be due to a lack of understanding of the value of the HTA process, and how HTA is interpreted and used in the healthcare decision-making process. CONCLUSIONS: Increased demand for HTA is created when the value of HTA is recognized. HTA capacity-building challenges may be mitigated by educating stakeholders, particularly policymakers, on the value of, and the need to invest in, HTA as a transparent process to ensure equitable access to health care for all. Investigating a means of funding and implementing an HTA intern program between agencies, in partnership with industry, to facilitate a supportive environment to foster HTA skills and knowledge, build capacity or strengthen existing capacity should be a priority.
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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 | 0,037 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».