The potential of the hospital-based Health Technology Assessment: Results of a world-wide survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hospital-Based Health Technology Assessment (HB-HTA) is a heterogeneous phenomenon constantly evolving to respond to the needs of decision-makers at the hospital level. In 2023, The HB-HTA Interest Group of Health Technology Assessment International (HTAi) surveyed HB-HTA activities with the aim to provide an updated description of the actual scenario. METHODS: An online survey was conducted to gather data on the main characteristics of hospitals, HB-HTA activities, outputs, role in the decision-making processes, dissemination and training activities, and their interaction and collaboration with other stakeholders and HTA-related regulations. Finally, the survey collected feedback on the perception of and current barriers to HB-HTA. Three categories of responders were identified: Both hospitals performing and not performing HTA and policymakers. RESULTS: = 41) conducted HB-HTA, whereas eighteen consisted of hospitals not performing HTA, and twenty-eight were policy makers. HB-HTA was performed mainly in hospitals with >500 beds. HB-HTA units were organized in 40 percent of cases as an "independent group." The survey showed that HTA units could contribute to all the steps of the decision-making processes, whereas the impact of the assessments on the decisions was mainly perceived as a medium. Furthermore, HB-HTA was not seen as a duplication of effort, even without specific regulations. CONCLUSIONS: The survey highlighted the role of HB-HTA in hospital decision-making supporting the vision of HB-HTA as one of the actors in the HTA ecosystem, the success of which depends on collaboration with other stakeholders.
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 | 0,019 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».