Environmental sustainability in health technology assessment: an analysis of the activities of Canada’s Drug Agency and the England’s NICE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Medicines and devices have significant negative impacts on the environment. Increasingly, Health Technology Assessment (HTA) agencies, which inform healthcare decision making, are expected to integrate environmental issues into their assessments. This study assessed how HTA agencies have responded to these calls, with a focus on two national agencies that have committed to this agenda. METHODS: This descriptive study was conducted using document review. All relevant documents from both agencies were systematically collected and analyzed using descriptive statistics and content analysis. RESULTS: Thirty documents (2015-2024), from Canada's Drug Agency (CDA) (17) and England's National Institute for Health and Care Excellence (NICE) (13) that included environmental considerations were analyzed. Although no HTAs have assessed environmental data, primarily due to a lack of data and methods, documents demonstrate that CDA and NICE are employing varied strategies to incorporate environmental considerations through technology guidance. The agencies demonstrate both differences and similarities in approach: NICE focused on carbon and the use phase, whereas CDA focused on multiple environmental impacts across the lifecycle; both agencies are beginning to address the environmental impacts of devices, but there is a notable absence of medicines-related work. CONCLUSIONS: This study demonstrates that the agencies are exploring alternative strategies to elevate attention to the environmental impacts of health technologies. Differences in focus (e.g., whether to prioritize carbon emissions) and shared inattention to medicines point to deeper tensions. Thus, although both agencies have taken important steps forward, much work remains to fully address the environmental harms of health technologies.
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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 | 0,036 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».