Health technology assessment for digital health Technologies in India: a framework for action
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to understand the path for establishing digital health technologies-health technology assessment (DHT-HTA) in India. METHODS: A rapid review of HTA and DHT frameworks on PubMed (MEDLINE) and Google Scholar was conducted to identify DHT-HTA guidelines, and HTA processes in India. MS-Excel template was created with key domains for assessing DHT in resource-constrained settings based on studies and reports identified. Responses received from seventeen experts with varying expertise in DHT, HTA, clinical, and research were contacted using an online form. Following the principles of qualitative research rooted on grounded theory approach, themes and domains were derived for a framework which was again circulated through participants. Weightage for each theme was assigned based on the frequency of responses and qualifiers were used to interpret results. Inductively derived themes from these responses were clubbed together to identify macro-level systems requirements, and finally pre-requisites for setting up DHT-HTA framework was synthesized. RESULTS: HT are commonly perceived by experts (64.7 percent participants) as a technology strictly connected to health information. Real-world data (i.e., electronic health data) are recognized as a relevant tool in support of decision-making for clinical and managerial levels. Experts identified some pre-requisites for the establishment of DHT-HTA in the country in terms of infrastructure, contextual factors, training, finance, data security, and scale-up. CONCLUSION: Our research not only identified the pre-requisites for the adoption of a DHT-HTA framework for India, but confirmed the need to address DHT-HTA's acceptability among. Hospitals and health insurance providers.
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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 | 0,099 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,043 |
| Communication savante | 0,030 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».