PD165 To What Extent Do Health Technology Assessment Bodies Cross-Reference Each Other In Their Reports?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Due to different timing of drug launches across countries, published health technology assessment (HTA) findings from one country may impact HTA outcomes in other countries. The aim of our work was to identify the most influential HTA bodies by analyzing to what extent HTA bodies cross-reference each other in their HTA reports. Methods We analyzed the HTA reports on single drug assessments (SDA) published by 46 HTA bodies from 28 countries (and cross-country collaborations) with decision dates between January 2011 and November 2023. We searched the identified HTA reports by using natural language processing and a predefined set of keywords to identify whether, and to what extent, HTA bodies reference each other in their HTA reports. Additionally, we assessed if there is a trend over time in the cross-referencing, and whether any clusters could be identified. Results Based on the analysis of 24,793 SDAs, the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) was referenced the most (in 4,198 HTA reports across 39 HTA bodies), followed by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (in 2,034 reports across 35 HTA bodies), and the Scottish Medicines Consortium (SMC) (in 1,960 reports across 31 HTA bodies). The HTA bodies that most often referenced other HTAs were the Agency for Health Technology Assessment and Tariff System, the Haute Autorité de santé, and NICE. Seven HTA bodies were not referenced in any HTA report, while four did not reference any other HTA body. Conclusions Our research shows that most of the analyzed HTA agencies not only referenced other HTA bodies in their HTA reports but were also referenced by other HTA bodies. The most often referenced HTA agencies were mostly from English-speaking countries, were well recognized, and had well defined methodologies.
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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 | 0,117 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».