Driving policy dialogue on health technology assessment in Eastern Europe and Central Asia: reporting from an initiative of Health Technology Assessment International
Notice bibliographique
Résumé
Eastern Europe and Central Asia (EECA) represents a diverse region facing complex healthcare challenges, including resource constraints, fragmented systems, and limited access to evidence-based decision-making tools. Health technology assessment (HTA) offers a critical framework for addressing these issues by informing efficient allocation of healthcare resources. In April 2024, HTA International (HTAi) convened a policy dialogue in Astana, Kazakhstan, bringing together stakeholders from 12 EECA countries and international experts to discuss HTA advancement in the region. The dialogue highlighted systemic barriers, including political instability, capacity shortages, and fragmented data sources while exploring successful HTA implementation models in some countries. Participants emphasized the importance of political commitment, institutional frameworks, and capacity building, alongside fostering stakeholder collaboration. International organizations such as HTAi and WHO were recognized as vital enablers for technical support and knowledge sharing. Key outcomes included actionable recommendations: strengthening political advocacy, developing legal and institutional frameworks, investing in workforce development, and enhancing multistakeholder engagement. The dialogue underscored HTAi's role in catalyzing regional collaboration, providing platforms for discussion, and offering resources for capacity building. Future initiatives will focus on addressing structural weaknesses, promoting transparency, and embedding HTA into national healthcare systems to ensure equitable and evidence-based decisions. The findings reinforce the potential of HTA to enhance healthcare policy and planning in EECA, fostering resilient systems that better meet population health needs despite ongoing challenges.
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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 | 0,140 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».