HTA responsiveness to today’s challenges to health systems: a responsible innovation in health perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Though Health Technology Assessment (HTA) has steadily grown over the past decades, less attention has been paid to the way HTA may prove more responsive to the broader economic, social, and environmental challenges that health systems are facing today. In view of climate change, chronic diseases, an aging population, inequalities, and workforce issues, the HTA community’s unique set of skills nonetheless holds great potential to help decision-makers strengthen many publicly funded health systems around the world. Methods This article adopts an integrated system-wide perspective guided by the Responsible Innovation in Health (RIH) framework to explore how the HTA community may not only adapt to the speed of innovation but also consider its direction. Results Because RIH aims to steer innovation toward a more sustainable pathway, it can help HTA agencies anticipate decision-makers’ informational needs regarding four systemic challenges: (1) equitable access; (2) workforce issues; (3) accountable policy trade-offs; and (4) environmental sustainability. We clarify how key elements of the RIH framework may be used by HTA agencies to: (1) supplement their evaluation process; (2) align their priority-setting or strategic planning activities with their health system challenges; or (3) inform the production of early HTAs, horizon scans, or reports that are broader in scope than a single technology review. Conclusions The article concludes with three practical implications that were identified by the Institut National d’Excellence en Santé et Services Sociaux (INESSS) (Québec, Canada) and may inspire other HTA agencies.
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 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 | 0,089 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,053 |
| Communication savante | 0,026 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».