Navigating change: a comparative analysis of health technology assessment reforms across agencies – processes, drivers, and interdependencies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Health technology assessment (HTA) is a critical part of healthcare decision making in many countries. Changes in Methods and Processes (M&P) of HTA agencies can affect the time and degree of patient access to treatments. Published literature focuses on the different M&P adopted by HTA agencies, rather than on how these have come about over time. Our study investigates key HTA reforms and explores their drivers and interdependencies in a set of HTA agencies in Europe, Asia-Pacific, and North America. METHODS: We conducted a targeted literature review on M&P guidelines and subsequent changes to those, for 14 HTA agencies. We supplemented and validated initial findings with 29 semi-structured interviews with country-specific experts. We used analytical tools to create process maps, proactivity and influence networks, and clusters of HTA agencies. RESULTS: We found that processes leading to M&P reforms follow similar steps across HTA agencies. The three most important drivers to reforms were HTA practice and guidelines in other countries; the healthcare policy, legal, and political context within the agency's country; and experience of challenges in the assessment by the HTA body itself. International collaborations have the potential to accelerate the evolution of HTA systems and the implementation of reforms. CONCLUSION: We identified PBAC (Australia), CDA-AMC (Canada), NICE (England), IQWiG (Germany), and ZIN (the Netherlands) as HTA agencies that are catalysts of HTA reforms as well as internationally influential. International collaborations may represent a useful route to accelerate changes as long as they ensure wide stakeholder engagement at an early stage.
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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 | 0,057 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».