MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407230038 · doi:10.1017/s0266462325000066

Driving policy dialogue on health technology assessment in Eastern Europe and Central Asia: reporting from an initiative of Health Technology Assessment International

2025· article· en· W4407230038 sur OpenAlexafffund
Antonio Migliore, Nicola Vicari, Eva Turk, Rabia Sucu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensAlberta Health
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment internationalUniversity of CreteUniversity of WashingtonU.S. Department of State
Mots-clésHealth technologyCentral asiaPolitical scienceHealth policyEnvironmental healthMedicineEconomic growthPublic administrationBusinessPublic healthInternational tradeHealth careNursingEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0030,026
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Technology Assessment in Health CareMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207