Early technology review: towards an expedited pathway
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evidence development for medical devices is often focused on satisfying regulatory requirements with the result that health professional and payer expectations may not be met, despite considerable investment in clinical trials. Early engagement with payers and health professionals could allow companies to understand these expectations and reflect them in clinical study design, increasing chances of positive coverage determination and adoption into clinical practice. METHODS: An example of early engagement through the EXCITE International model using an early technology review (ETR) is described which includes engagement with payers and health professionals to better inform companies to develop data that meet their expectations. ETR is based on an early evidence review, a framework of expectations that guides the process and identified gaps in evidence. The first fourteen ETRs were reviewed for examples of advice to companies that provided additional information from payers and health professionals that was thought likely to impact on downstream outcomes or strategic direction. Given that limitations were imposed by confidentiality, examples were genericized. RESULTS: Advice through early engagement can inform evidence development that coincides with expectations of payers and health professionals through a structured, objective, evidence-based approach. This could reduce the risk of business-related adverse outcomes such as failure to secure a positive coverage determination and/or acceptance by expert health professionals. CONCLUSIONS: Early engagement with key stakeholders exemplified by the ETR approach offers an alternative to the current approach of focusing on regulatory expectations. This could reduce the time to reimbursement and clinical adoption and benefit patient outcomes and/or health system efficiencies.
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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 | 0,529 | 0,686 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,031 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».