Charting the way forward for HTA in Asia-Pacific: HTAsiaLink’s strategic plan
Notice bibliographique
Résumé
Health Technology Assessment (HTA) informs resource allocation and policy decisions, particularly to achieve Universal Health Coverage (UHC). Recognizing the increasing demand for evidence-informed decision-making, the HTAsiaLink network was established in 2011 as a regional platform to strengthen individual and institutional capacity in HTA research and facilitate the integration of HTA evidence into policy decisions across the Asia-Pacific.Over the years, HTAsiaLink has expanded to over fifty members from twenty economies. In 2024, a structured strategic planning process was undertaken to ensure its continued growth and strengthen its impact on HTA development and implementation. This process involved a targeted review of strategic plans from international networks, alongside comprehensive member engagement, to develop a data-driven and adaptable plan responsive to the evolving healthcare landscape and member needs. As a result, five strategic priorities, corresponding action items, and success indicators were identified.This commentary outlines the needs and processes involved in developing the network's first-ever strategic plan, emphasizing the critical role of member engagement in shaping its future direction. We believe that this experience offers transferable insights for other HTA networks, particularly those operating in low- and middle-income country contexts, on the collaborative development of strategic plans that are responsive to shared objectives, accommodate varying institutional capacities, and align with regional priorities.
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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 | 0,027 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».