Fifteen Lessons from Fifteen Years of the Health Intervention and Technology Assessment Program in Thailand
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Health Intervention and Technology Assessment Program (HITAP) was established in 2007. This article highlights 15 lessons from over 15 years of experience, noting five achievements about what HITAP has done well, five areas that it is currently working on, and five aims for work in the future. HITAP built capacity for HTA and linked research to policy and practice in Thailand. With collaborators from academic and policy spheres, HITAP has mobilized regional and global support, and developed global public goods to enhance the field of HTA. HITAP's semi-autonomous structure has facilitated these changes, though they have not been without their challenges. HITAP aims to continue its work on HTA for public health interventions and disinvestments, effectively engaging with stakeholders and strategically managing its human resources. Moving forward, HITAP will develop and update global public goods on HTA, work on emerging topics such as early HTA, address issues in digital health, real-world evidence and equity, support HTA development globally, particularly in low-income settings, and seek to engage more effectively with the public. HITAP seeks to learn from its experience and invest in the areas identified so that it can grow sustainably. Its journey may be relevant to other countries and institutions that are interested in developing HTA programs.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle