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Dissertação

Using Network Science to enhance the analysis of Delphi surveys’ results in health settings EVALUATED

Detalhes: A Avaliação de Tecnologias de Saúde (ATS) consiste na comparação de diferentes aspetos, de forma a avaliar tecnologias médicas e apoiar os processos de decisão referentes à sua utilização e financiamento. Aquando da determinação dos aspetos de comparação a serem considerados, o método Delphi é frequentemente usado para reunir opiniões de diversos atores-chave sobre a sua relevância. Apesar de inúmeros autores implementarem estes questionários neste contexto, a análise e a representação das opiniões ainda carecem de exploração. Este trabalho tem como objetivo investigar alternativas inovadoras para a análise de questionários Delphi de ATS. Para tal, propomos uma metodologia baseada em Ciência de Redes Complexas. Em particular, o algoritmo de Deteção de Comunidades de Louvain é utilizado para o clustering de atores-chave, consoante as suas respostas. Aplicámos a metodologia a dados dos projetos MEDI-VALUE e IMPACT-HTA, de forma a responder a duas principais questões: (1) verificar a adequabilidade desta abordagem para analisar questionários Delphi e (2) obter informações adicionais sobre as opiniões de atores-chave. Os resultados sugerem a adequabilidade da abordagem descrita, sendo que o modelo, quando aplicado a diferentes conjuntos de dados, origina comunidades com topologias semelhantes. A metodologia permite, ainda, obter informações sobre as opiniões dos diferentes atores-chaves. As comunidades não são caracterizadas pelo tipo de ator-chave, mas sim pelo tipo de respostas. Existe uma tendência para os critérios serem considerados relevantes. A propriedade de Triadic Closure também é observada nestas redes, i.e., se dois stakeholders estão em concordância com um terceiro, provavelmente irão eles também concordar no futuro.
Keywords: Avaliação de Tecnologias de Saúde, Método Delphi, Proximidade de Opiniões, Análise de Atores-chave, Ciência de Redes Complexas, Deteção de Comunidades

Discussão: novembro 16, 2021, 12:0