We need to talk about values: a proposed framework for the articulation of normative reasoning in health technology assessment
Notice bibliographique
Résumé
It is acknowledged that health technology assessment (HTA) is an inherently value-based activity that makes use of normative reasoning alongside empirical evidence. But the language used to conceptualise and articulate HTA's normative aspects is demonstrably unnuanced, imprecise, and inconsistently employed, undermining transparency and preventing proper scrutiny of the rationales on which decisions are based. This paper - developed through a cross-disciplinary collaboration of 24 researchers with expertise in healthcare priority-setting - seeks to address this problem by offering a clear definition of key terms and distinguishing between the types of normative commitment invoked during HTA, thus providing a novel conceptual framework for the articulation of reasoning. Through application to a hypothetical case, it is illustrated how this framework can operate as a practical tool through which HTA practitioners and policymakers can enhance the transparency and coherence of their decision-making, while enabling others to hold them more easily to account. The framework is offered as a starting point for further discussion amongst those with a desire to enhance the legitimacy and fairness of HTA by facilitating practical public reasoning, in which decisions are made on behalf of the public, in public view, through a chain of reasoning that withstands ethical scrutiny.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».