An international study to explore the challenges faced by the medical device industry in the development of compression products and reimbursement
Notice bibliographique
Résumé
Lack of agreement over the international classification for compression therapy contributes to confusion over what measures are required to capture patient-reported and cost-effective outcomes of compression therapy for the heterogenous patient population. The medical device industry that manufactures compression products has important insights into these iissues, which have not been previously explored. This knowledge could provide clarity for improving the development of compression products and use of outcome measures internationally, which could improve access and uptake of compression. Eight medical device companies that produce compression products and have expertise in reimbursement took part in 11 individual semi-structured interviews to explore these issues. Data were analysed using interpretative phenomenological analysis. Five superordinate categories emerged: (1) no definition-status quo, (2) an ageing population, (3) evidence-based healthcare, (4) changing international markets and (5) patients as consumers. These were underpinned by 13 themes: (1) technical versus clinical descriptions of compression, (2) generic compression, (3) knowledge deficit throughout the system, (4) lack of evidence, (5) increasing healthcare pressures, (6) increased patient complexity, (7) healthcare systems, (8) inequality in healthcare, (9) beliefs and myths about compression, (10) lack of incentive for investment, (11) reimbursement barriers, (12) burden of patient cost and (13) increased choice and direct purchase. Reliance on technical definitions of compression, rather than clinical descriptions, lead to poor uptake of compression therapy in clinical practice and barriers to reimbursement. The medical device industry adopts national strategies for obtaining reimbursement, as the requirements for each country differ substantially. A range of outcome measures are urgently required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».