Best-Worst Scaling (BWS)-Umfrage zu den Barrieren und unterstützenden Faktoren der Nutzung von Health Technology Assessment (HTA) in Österreich
Laufzeit: 2017
Kooperationspartner: Department of Health Services Research, Maastricht University, NL
Information: Susanne Mayer, Judit Simon, Chiara Feig, Kei Long Cheung
Health Technology Assessment (HTA) wird international zunehmend zur Unterstützung in der evidenzbasierten Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen herangezogen. Ziel dieser empirischen Studie war es, Daten zur relativen Wichtigkeit ausgewählter Barrieren und unterstützender Faktoren zur Nutzung von HTA-Studien in Österreich durch Befragung von heimischen Stakeholdern zu sammeln. In der Analyse kam dabei die „Best-Worst Scaling“ (BWS)-Modellierungstechnik zur Anwendung. Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit der Maastricht University als Teil eines Forschungsaufenthaltes einer Master-Studierenden durchgeführt.
In der Praxis werden verschiedene Methoden angewandt, um „Best-Worst-Scaling“-Daten in der Gesundheitsforschung zu analysieren, jedoch wurde bislang nicht erhoben, ob diese unterschiedlichen Methoden zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen führen. Ziel einer weiteren Studie war deshalb, die Vergleichbarkeit unterschiedlicher Analysemethoden empirisch zu testen, um das Verständnis in der Durchführung und Interpretation von Best-Worst-Scaling-Studien zu erhöhen. Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit der Maastricht University als Teil eines Doktorats-Forschungsaufenthaltes durchgeführt.
Result(s):
- Wranik DW, Szekely RR, Mayer S, Hiligsmann M, Cheung KL. The most important facilitators and barriers to the use of Health Technology Assessment in Canada: A best-worst scaling approach. J Med Econ. 2021 Jan-Dec;24(1):846-856. DOI: 10.1080/13696998.2021.194632
- Feig C, Cheung KL, Hiligsmann M, Evers S, Simon J, Mayer S (2018): Best-worst scaling to assess the most important barriers and facilitators for the use of Health Technology Assessment in Austria. Expert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research. 18(2), 223-232.
- Cheung KL, Mayer S, Simon J, de Vries H, Evers S, Kremer I, Hiligsmann M (2018): Comparison of statistical analysis methods for object case best-worst scaling. Journal of Medical Economics. doi.org/10.1080/13696998.2018.1553781.
- Cheung KL, Evers S, de Vries H, Levy P, Pokhrel S, Jones T, Danner M, Wentlandt J, Knufinke L, Mayer S, Hiligsmann M (2018): Most important barriers and facilitators of HTA usage in decision-making in Europe. Expert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research, 8(3), 297-304, DOI:10.1080/14737167.2018.1421459.