Moving from intervention management to disease management: a qualitative study exploring a systems approach to health technology assessment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health technology assessment (HTA) traditionally informs decision making for single health technologies, which could lead to ill-informed decisions, suboptimal care, and system inefficiencies. We explored opportunities for conceptualizing the decision space in HTA as a disease management question versus an intervention management question. METHODS: Semistructured interviews were conducted between April 2022 and October 2022 with purposefully selected individuals from national and provincial HTA agencies and related organizations in Canada. We conducted manual line by line coding of data informed by our interview guide and sensitizing concepts from the literature. One author coded the data, and findings were independently verified by a second author who coded a subset of transcripts. RESULTS: Twenty-four invitations were distributed, and eighteen individuals agreed to participate. A disease management approach to HTA was differentiated from traditional approaches as being disease-based, multi-interventional, and dynamic. There was general support for an explicit care pathway approach to HTA by informing discussions around patient choice and suboptimal care, creating a space where decision makers can collaborate on shared objectives, and in setting up a platform for open dialogue about managing high-cost and high-severity diseases. There are opportunities for a care pathway approach to be implemented that build on the strengths of the existing HTA system in Canada. CONCLUSIONS: A disease management approach may enhance the impact of HTA by supporting dynamic decision making that could better inform a proactive, resilient, and sustainable healthcare system in Canada.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».