Notice bibliographique
Résumé
With this issue’s focus on Health Technology Assessment (HTA), the Italian Journal of Public Health has tackled an area of growing importance in today’s increasingly complex health care delivery systems. As the articles in this issue demonstrate, HTA has grown from a relatively narrow technical focus to a form of policy research underway in dozens of countries. Since its inception just over three decades ago,HTA has evolved through three distinct phases: the machine, the disease and the delivery mode, with the third of these still underway. As the focus has shifted from machines to disease conditions to service delivery approaches, HTA has drawn on research and modes of discourse from a growing variety of disciplines. Thus, despite the evolution that continues, HTA remains, at its core, both multidisciplinary and pragmatic, for the strengths of HTA arise from its integration of the efforts of actors in multiple, diverse disciplines with a view to producing knowledge that will assist decision-makers. The machine phase was marked by a focus on the technical performance of health technologies, often embodying innovative approaches to diagnosis or treatment of human illness. Given the newness and costliness of many technologies selected for assessment, a significant emphasis was placed on assessing the safety of these devices. Imaging technologies were the subject of assessment in many settings, perhaps in part because devices such as the CT scanner produced remarkable visual results that were heralded as affording breakthroughs in diagnosis and treatment. One need only look through the programs of early HTA conferences to see the emphasis on high cost, infrastructure-intensive health technologies that was the hallmark of the machine period.
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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 | 0,080 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,041 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,011 |
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 ».