494 Expert group decision making for pharmacogenomic testing in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: There is a need to better understand how governments develop strategies to adopt, evaluate, and implement novel health technologies in a public healthcare system. The goal of this project is to understand this strategy development process for the translation of pharmacogenomic (PGx) testing in Ontario, Canada. METHODS/STUDY POPULATION: This observational case study of the Ontario Health PGx Working Group focused on developing recommendations for a PGx testing implementation strategy in the province. The group included 9 individuals affiliated with Ontario Health and 13 healthcare experts from multiple clinical fields. Ontario Health is the government agency that oversees provincial healthcare planning and service delivery. Guided by the Translational Thinking Framework and qualitative research methods, we observed the working group’s activities for eight months. We collected meeting recordings, slideshow decks, emails, and group characteristics. We used descriptive statistics and a nine-step inductive approach to analyze the data to create process maps, a case report, and key decision summaries. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: There were 19 meetings conducted remotely with videoconferencing technology. Throughout the working group’s activities, we identified 15 key decisions related to either administrative processes or PGx scientific content. We further stratified these two categories into four main themes relating to decisions about 1) membership involvement, 2) logistical management, 3) discussion and recommendation scope, and 4) information dissemination. These four decision themes represent tools by which Ontario Health guided the expert group activities and achieved their goal of generating a strategic roadmap for PGx testing implementation in Ontario. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: The Ontario government makes decisions about how expert groups function by monitoring and controlling the group’s activities to ensure efficiency, standardization, and practicality. Describing expert group decision-making increases transparency and highlights the critical role they play in the translational pathway of health technologies.
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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 | 0,051 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».