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Enregistrement W4410398465 · doi:10.1016/j.jval.2025.05.001

Evaluation of Health Technology Assessment Frameworks for In Vivo Diagnostics: Assessing Methodological Gaps and Implications for Market Access

2025· article· en· W4410398465 sur OpenAlexaff
Ricardo de la Fuente, Hermilo A Cabra Gomez, Chad Gibson, Regina C Munter-Young

Notice bibliographique

RevueValue in Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesGE Healthcare
Mots-clésMarket accessBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study investigates the evaluation of in vivo diagnostics, particularly molecular imaging (MI) tracers and contrast media (CM), within health technology assessment (HTA) frameworks across 28 countries. The aim is to identify variations in HTA methodologies and highlight gaps in the evaluation of diagnostics, focusing on market access and reimbursement. METHODS: Guidance documents from Ministry of Health, national insurers, and HTA organizations were reviewed to assess roles and methodologies for evaluating in vitro diagnostics (IVDs), pharmaceuticals, and in vivo diagnostics. HTA organizations were grouped into 5 categories based on assessment processes and legal influence. A mapping methodology created regulatory-to-reimbursement process maps, resulting in 2 taxonomies. Representative countries from each group were analyzed for evidence requirements for MI tracers and CM. Five published HTA case studies were used to validate findings and evaluate the impact of HTA decisions on coverage and reimbursement. RESULTS: The study found that IVDs were universally evaluated as medical technologies, whereas MI tracers and CM were often evaluated as pharmaceuticals, with diagnostic modalities considered separately. HTA frameworks in 11 countries were analyzed, revealing variation in how evidence requirements were defined. Case studies revealed discrepancies in reimbursement decisions despite similar clinical evidence, highlighting inconsistencies in HTA methodologies. CONCLUSIONS: This study identifies gaps in HTA frameworks for evaluating in vivo diagnostics, including reliance on pharmaceutical-centric models, lack of standardization, and inconsistent methodologies across markets. These gaps pose barriers to access and reimbursement for MI tracers and CM, emphasizing the need for methodologies tailored specifically to in vivo diagnostics.

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)0,566
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,744
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5660,744
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0200,018
Science ouverte0,0100,012
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,710
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,101 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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'admission1
Résumé présentnon

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