The Challenges in Conducting Economic Evaluations for Rehabilitation Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health technology assessment (HTA) is an important evidentiary component in the decision-making process for the adoption of new healthcare technologies to the healthcare system. Economic evidence is an important consideration in HTAs. Recent systematic reviews in rehabilitation have shown a limited number of economic evaluations and high levels of uncertainty in the results. It is unclear whether there are challenges related to the field of rehabilitation and the technologies used in rehabilitation that inhibit the development of economic evidence. Methods: In this study, economic evaluations in rehabilitation were reviewed. This was followed by a summary of the latest evidence on the challenges of conducting HTA for medical devices and the relationship with rehabilitation technologies. Finally, several considerations are suggested to improve the HTA of technologies that target rehabilitation. A literature review of Google Scholar and PubMed was conducted to identify reviews in economic evaluations in rehabilitation. A recent review on the barriers to HTA of medical devices in general was also examined to identify similar concerns with rehabilitation technologies. Results: The challenges identified include the lack of high-quality studies, the interaction between the technology and the user, the short product life cycle, and estimation of efficacy in technologies with multiple target populations. Conclusion: Overall, many of the challenges in evaluating medical devices also apply to rehabilitation interventions. Further research and discussion on these issues are necessary to increase the clinical evidence for rehabilitation technologies, strengthen the development of HTAs, and facilitate the use of technologies to improve the health of individuals requiring rehabilitation.
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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 | 0,665 | 0,854 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,020 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».