Evaluation des technologies de santé au niveau international (impact sur le développement des médicaments)
Bibliographic record
Abstract
Pendant longtemps, l'évaluation de la valeur d un médicament et de sa place dans la stratégie de prise en charge d'une pathologie en vue d un remboursement était nettement distincte de l'évaluation scientifique et secondaire à cette dernière. Cette deuxième évaluation était couramment évoquée comme étant le 4ème obstacle à la mise sur le marché d un médicament, après les trois évaluations indispensables de la qualité, de l'efficacité et de la sécurité. Cependant les évaluations de valeur relative, qu elles soient d efficacité ou de coût, deviennent de plus en plus intriquées dans le processus d enregistrement et de commercialisation. Après une présentation générale de l Evaluation des Technologies de Santé, nous décrivons son utilisation dans les processus décisionnels des autorités de santé du monde en nous focalisant plus particulièrement sur le Royaume-Uni, la France, l Allemagne, l Australie, le Canada et les Etats-Unis. Puis nous discuterons les limites de l utilisation de l Evaluation des Technologies de Santé et de ses conséquences pour les compagnies pharmaceutiques souhaitant enregistrer et commercialiser leurs produits dans ces pays.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.048 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".