Toward including environmental sustainability in Health Technology Assessment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The life cycle of health technologies contribute to air pollution, ecotoxicity, and resource depletion, impacting the environment and human health. Increasing healthcare resource use globally increases emissions that accelerate climate change and negatively affect the health of current and future generations.Health Technology Assessment (HTA) should inform decision makers to prioritize the adoption of technologies demonstrating value in terms of health benefits, costs, and other relevant dimensions such as environmental sustainability.This paper reports on a multistakeholder approach to guiding an international working group for Environmental Sustainability in Health Technology Assessment (ESHTA) that has been formed by Health Technology Assessment international. METHODS: A multistakeholder online workshop was held with 32 participants in May 2024 to define the critical issues to be considered. The resulting report underwent consultation among the ESHTA members and in a broader group of 90 additional worldwide stakeholder representatives. RESULTS: The workshop participants recognized defining frameworks, mechanisms, and tools for embedding environmental sustainability into HTA as an opportunity to support sustainable development and quality improvement in healthcare. Achieving this requires (1) consensus on what environmental sustainability in healthcare means, (2) reconcilement with other healthcare and environmental policies, and (3) methods that are useful and applicable within HTA frameworks. CONCLUSION: This novel collaboration aims to align the global HTA community on the role of environmental sustainability in HTA. The report provides a path for the way forward for incorporating environmental sustainability into HTA based on broad perspectives from global multistakeholders.
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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 | 0,117 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».