An operationalization framework for lifecycle health technology assessment: a Health Technology Assessment International Global Policy Forum Task Force report
Notice bibliographique
Résumé
Operationalization guidance is needed to support health technology assessment (HTA) bodies considering implementing lifecycle HTA (LC-HTA) approaches. The 2022 Health Technology Assessment International (HTAi) Global Policy Forum (GPF) established a Task Force to develop a position paper on LC-HTA. In its first paper, the Task Force established a definition and framework for LC-HTA in order to tailor it to specific decision problems. This second paper focused on the provision of practical operational guidance to implement LC-HTA. Detailed descriptions of the three LC-HTA operational steps are provided (defining the decision problem, sequencing of HTA activities, and developing optimization criteria) and accompanied by worked examples and an operationalization checklist with 20 different questions for HTA bodies to consider when developing an LC-HTA approach. The questions were designed to be applicable across different types of HTA and scenarios, and require adaptation to local jurisdictions, remits, and context.
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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 | 0,076 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».