Designing collaborations involving health technology assessment: discussions and recommendations from the 2024 health technology assessment international global policy forum
Notice bibliographique
Résumé
Although collaboration is an intensive way of working together, it is essential for such efforts to achieve shared goals. Health technology assessment (HTA) is transdisciplinary and has an important history of collaboration, with collaboration featuring increasingly in the strategic plans of HTA bodies and stakeholders. Collaboration can be between HTA bodies and between HTA bodies and other stakeholders-most notably regulators but increasingly payers, patient and caregiver organizations, clinicians-clinical societies, and academia. The 2024 HTAi Global Policy Forum (GPF) discussed collaborations involving HTA bodies, reviewing existing and previous collaborations to see what has worked and what can be learned. Core discussion themes included: (i) determining the collaboration purpose is essential but may be dynamic, changing over time; (ii) choosing the collaboration topic takes time, requiring upfront investment and stakeholder mapping; (iii) inviting the right participants and treating them equally is important, including those who can impact HTA, those who will be impacted by HTA and those who bring new information; (iv) collaborations need clear governance, defined roles, responsibilities, metrics, and case study-pilots can be a useful operational model; (v) resourcing collaborations sustainably is a challenge-the time, people, and money required are often under-estimated; (vi) undertaking continual, iterative learning reviews ensures ongoing value and impact of collaborations. Recommendations for future work include the development of a "go/no-go" checklist to determine when collaboration is needed, supplemented with a set of "best practice" principles for establishing and working in collaborations involving HTA bodies.
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
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 | 0,301 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,016 |
| Communication savante | 0,033 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».