The state of the art of HTA in mature contexts: the Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
The process of Health Technology Assessment (HTA) involves evaluating the value of health technologies. \nThe suitable implementation of HTA is contingent on the particular context in which the assessment is \nconducted, taking into account the stakeholders, stages of the process, techniques, and criteria used for \nevaluation. \nWhile the significance of HTA is widely acknowledged, more literature is required to analyse better the HTA \nprocess, particularly investigating how its principal elements diverge in diverse settings. \nTo bridge this gap, a systematic network analysis of literature was carried out to determine the most \ninvestigated Canadian HTA research streams. \nCanada, ranked in the top ten globally for its public healthcare system and boasting a wealth of health \ntechnology innovations, serves as a mature context where the HTA approach is consistently and effectively \nutilized across healthcare organizations at all levels. \nSeven streams were identified, including macro-HTA, meso-HTA, micro-HTA, ethical considerations, and \npatient involvement. The manuscript brings into the spotlight the fundamental components of the HTA \nprocess involved in each of these streams. \nThe network analysis also uncovers various literature gaps. Future research should investigate how to include \nqualitative and quantitative aspects in HTA and overcome obstacles associated with patients' involvement. \nThis paper provides theoretical and practical contributions by illuminating the organisational structure of the \nHTA approach and delivering guidance to practitioners in seeking more effective implementations of HTA.
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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 | 0,025 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,024 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».