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Dissertação

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

Detalhes: {pt=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., en=Health Technology Assessment (HTA) systematically compares distinct aspects to evaluate health technologies and support decision-making processes concerning their use and financing. When choosing the evaluating aspects, it is common to use the Delphi technique to gather opinions from several stakeholders regarding their relevance. Although many authors implement Delphi surveys in this context, the study and abstraction of stakeholders' views lack exploration. In this work, we investigate innovative alternatives for the analysis of HTA Delphi surveys. To do so, we propose a framework based on Network Science tools. More specifically, the Louvain Community Detection algorithm is applied to cluster stakeholders according to their answers. We implement the framework to data from MEDI-VALUE and IMPACT-HTA projects, exploring two research questions: (1) verify the suitability of this approach for the analysis of Delphi surveys and (2) obtain novel and relevant information regarding stakeholders' opinions. The results suggest that the described framework is suitable for Delphi analysis, with the model originating communities with similar topologies when applied to different datasets. Additionally, the framework allows new insights to be obtained regarding stakeholders' opinions and how they relate. Communities found are typically not characterised by stakeholders' type and instead by the kind of answers, and people tend to consider criteria as relevant. The Triadic Closure is also verified for these networks meaning that if two stakeholders both agree with a third stakeholder, there is an increased likelihood that they will agree in the future.}
Keywords: {pt=Avaliação de Tecnologias de Saúde, Método Delphi, Proximidade de Opiniões, Análise de Atores-chave, Ciência de Redes Complexas, Deteção de Comunidades, en=Health Technology Assessment, Delphi Technique, Proximity of Views, Analysis of Stakeholders, Network Science, Community Detection}

Discussão: novembro 16, 2021, 12:0