Guidance from Health Technology Appraisal : the appropriateness of national health technology assessment processes and elements for optimal generation of public health benefits, and application to the management of alcohol use disorders with optimization of the methodological preciseness of evidence development
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse aborde les processus nationaux d'Evaluation des Technologies de la Santé (HTA) en Europe, en Australie et au Canada, avec comme point de référence le processus proposé par le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) en Angleterre. Une attention particulière est portée sur la façon dont les décisions sont prises dans la gestion des soins de santé, sur quelles considérations ces décisions sont fondées, et sur la valeur des différents éléments d'évidence disponibles pour correctement évaluer les implications d'une mise en oeuvre d'un point de vue pratique. Cette thèse analyse le développement de recommandations dans la gestion des soins de santé afin de permettre l'accès aux traitements les plus efficaces d'un point de vue clinique et économique. Ces recommandations sont réalisées à partir des meilleures évidences disponibles et d'un consensus entre cliniciens, scientifiques, économistes de la santé, gestionnaires des services de soin et patients. La pertinence d'une évaluation en continu des différentes étapes de la gestion d'un problème de santé est également abordée durant cette thèse. L'objectif serait de permettre la production optimale de bénéfices de santé publique en reliant l'évaluation des différents stades d'une maladie. Ainsi, on obtiendrait une appréciation générale qui prendrait en considération que certaines recommandations de soin peuvent appeler à plus de flexibilité ou de contraintes selon les différents stades d'une maladie. Appliquée à la gestion de la dépendance à l'alcool, les abus d'alcool et conséquences attribuables, cette thèse contextualise et analyse le développement optimal d'évidences d'efficacité, d'efficience et d'économie de la santé, le choix de méthodologies appropriées et la manière d'interpréter et d'analyser leurs résultats pour la production optimale de bénéfices de santé publique
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 | 0.428 | 0.772 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.012 | 0.016 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.013 |
| Open science | 0.011 | 0.013 |
| Research integrity | 0.025 | 0.024 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.009 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".