HTA community perspectives on the use of patient preference information: lessons learned from a survey with members of HTA bodies
Notice bibliographique
Résumé
This research sought to assess whether and how patient preference (PP) data are currently used within health technology assessment (HTA) bodies and affiliated organizations involved in technology/drug appraisals and assessments. An exploratory survey was developed by the PP Project Subcommittee of the HTA International Patient and Citizen Involvement Interest Group to gain insight into the use, impact, and role of PP data in HTA, as well as the perceived barriers to its incorporation. Forty members of HTA bodies and affiliated organizations from twelve countries completed the online survey. PP data were reported to be formally considered as part of the HTA evidence review process by 82.5 percent of the respondents, while 39.4 percent reported that most of the appraisals and assessments within their organization in the past year had submitted PP data. The leading reason for why PP data were not submitted in most assessments was time/resource constraints followed by lack of clarity on PP data impact. Participants reported that PP data had a moderate level of influence on the deliberative process and outcome of the decision, but a higher level of influence on the decision's quality. Most (81.8 percent) felt patient advocacy groups should be primarily responsible for generating and submitting this type of evidence. Insights from the survey confirm the use of PP data in HTA but reveal barriers to its broader and more meaningful integration. Encouragingly, participants believe obstacles can be overcome, paving the way for a second phase of research involving in-depth collaborative workshops with HTA representatives.
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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 | 0,149 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».