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Enregistrement W4402737940 · doi:10.1016/j.jclinepi.2024.111545

Development of a Canadian Guidance for reporting real-world evidence for regulatory and health-technology assessment (HTA) decision-making

2024· article· en· W4402737940 sur OpenAlexafffundabout
Mina Tadrous, Theresa Aves, Christine Fahim, Jessica Riad, Nicole Mittmann, Daniel Prieto‐Alhambra, Donna R. Rivera, Kelvin Chan, Lisa M. Lix, Seamus Kent, Dalia Dawoud, Jason R. Guertin, James Ted McDonald, Jeff Round, Scott Klarenbach, Sanja Stanojevic, Mary A. De Vera, Erin Strumpf, Robert W. Platt, Farah Husein, Laurie Lambert, Kaleen N. Hayes

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaInstitute of Health EconomicsUniversity of AlbertaUniversité LavalUniversity of ManitobaCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthSt. Michael's HospitalSunnybrook HospitalDalhousie UniversityUniversity of New BrunswickUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHealth CanadaNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Defence Academy
Mots-clésClinical decision makingHealth technologyPolicy makingMedicineMEDLINEEnvironmental healthRisk analysis (engineering)Intensive care medicinePolitical scienceEconomic growthHealth carePublic administrationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Real-world evidence (RWE) can complement and fill knowledge gaps from randomized controlled trials to assist in health-technology assessment (HTA) for regulatory decision-making. However, the generation of RWE is an intricate process with many sequential decision points, and different methods and approaches may impact the quality and reliability of evidence. Standardization and transparency in reporting these decisions is imperative to appraise RWE and incorporate it into HTA decision-making. A partnership between Canadian health system stakeholders, namely, Health Canada and Canada's Drug Agency (formerly the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health), was established to develop guidance for the standardization of reporting of RWE for regulatory and HTA decision-making in Canada. STUDY DESIGN AND SETTING: A collaborative initiative to create structured guidance for RWE reporting in the context of regulatory and HTA decision-making. RESULTS: The developed guidance aims to standardize and ensure transparent reporting of RWE to improve its reliability and usefulness in regulatory and HTA processes. CONCLUSION: This guidance can be adapted for other jurisdictions and will have future extensions to incorporate emerging issues with RWE and HTA decision-making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,364
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,606
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3640,606
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,011
Bibliométrie0,0330,023
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0200,010
Intégrité de la recherche0,0250,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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.

Tête enseignante Opus0,876
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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