The intersection of prescription drugs and medical devices: the evaluation and funding challenges of two categories of emerging health technologies
Notice bibliographique
Résumé
Health technology assessments (HTAs) are policy analysis frameworks contributing to the approval, reimbursement, and rollout of biotechnology and pharmaceuticals. New innovations in health technologies expose gaps in reimbursement and implementation guidelines. We defined two types of emerging health technologies: (1) therapeutic innovations, such as drug-device combination products or nondrug alternatives to prescription drugs and (2) disruptive health innovations such as novel surgeries and gene replacement therapies. We aimed to determine delineated definitions for these categories through a comprehensive review of HTA guidelines across 20 nations. Utilizing databases such as International Network of Agencies for HTA, International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research, and European Medical Agency, we identified products falling within these categories. Real-world case studies highlighted the inadequacies stemming from the absence of clear definitions and proposed solutions to enhance current HTA guidelines. These shortcomings apply at the state or provincial level in addition to national jurisdictions as existing funding structures and silos fail to accommodate the unique attributes of these technologies.
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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 | 0,105 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,030 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».