A Systematic Review of Value Criteria for Next-Generation Sequencing/Comprehensive Genomic Profiling to Inform Value Framework Development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To comprehensively identify and map an exhaustive list of value criteria for the assessment of next-generation sequencing/comprehensive genomic profiling (NGS/CGP), to be used as an aid in decision making. METHODS: We conducted a systematic review to identify existing value frameworks (VFs) applicable to any type of healthcare technology. VFs and criteria were mapped to a previously published Latin American (LA) VF to harmonize definitions and identify additional criteria and or subcriteria. Based on this analysis, we extracted a comprehensive, evidence-based list of criteria and subcriteria to be considered in the design of a NGS/CGP VF. RESULTS: A total of 42 additional VFs were compared with the LA VF, 88% were developed in high-income countries, 30% targeted genomic testing, and 16% specifically targeted oncology. A total of 242 criteria and subcriteria were extracted; 227 (94%) were fully/partially included in the LA VF; and 15 (6%) were new. Clinical benefit and economic aspects were the most common criteria. VFs oriented to genomic testing showed significant overlap with other VFs. Considering all criteria and subcriteria, a total of 18 criteria and 36 individual subcriteria were identified. CONCLUSIONS: Our study provides an evidence-based set of criteria and subcriteria for healthcare decision making useful for NGS/CGP as well as other health technologies. The resulting list can be beneficial to inform decision making and will serve as a foundation to co-create a multistakeholder NGS/CGP VF that is aligned with the needs and values of health systems and could help to improve patient access to high-value technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».