OD09 How Are Population/Intervention/Comparator/Outcomes Criteria For Pharmaceutical Assessments Determined Around The World?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Defining the population, intervention, comparator, outcomes (PICO) criteria is an essential step prior to performing a health technology assessment (HTA), but variations exist in how this step is performed. Methods A scoping review was performed to compare the processes and guidance provided for developing the PICO criteria for the assessment of new medicines across Australia, the UK, Canada, the US, European Union (as a single jurisdiction), Germany, France, the Netherlands, South Korea, and Taiwan. The websites of HTA agencies in these jurisdictions were searched for methodological guidance, and PubMed, Embase, and the HTA database were also searched for published literature on the topic of the process or methods for developing the PICO criteria. Results Two main approaches are used for developing the PICO criteria. In the UK, US, and European Union, a separate scoping process is used; in the remaining countries, the pharmaceutical manufacturer defines the PICO criteria as part of developing their dossier for submission. Guidance on PICO elements were similar in content but highly varied in the degree of guidance provided. The largest differences were in whether outcomes for people beyond the treated individual were recommended to be assessed. Conclusions A separate scoping phase allows stakeholder input into the criteria, which is important with the shift to incorporating more patient input into each phase of HTA. It can come at the cost of timeliness, so requires manufacturers to engage with the HTA systems earlier in the process.
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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 | 0,214 | 0,434 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».