Podstawowym celem projektu eBayesMet jest stworzenie e-learningowego narzędzia do nauki przeprowadzania meta-analiz oraz analiz pośrednich w oparciu o dane pochodzące z badań klinicznych, ze szczególnym uwzględnieniem metod statystyki bayesowskiej.
• opracowanie dwóch przeglądów systematycznych metod stosowanych w meta-analizach i porównaniach pośrednich – metod potencjalnie mogących znaleźć zastosowanie, jak również obecnie wykorzystywanych w przeglądach systematycznych i raportach HTA
• analiza wiarygodności metod statystycznych zidentyfikowanych w ramach powyższych przeglądów systematycznych, która stanowić będzie bazę dla merytorycznej zawartości platformy e-learningowej oraz wytycznych
• stworzenie wytycznych stanowiących zbiór rekomendacji pomocnych w procesie statystycznej agregacji danych, przyczyniających się do racjonalizacji postępowania statystycznego
• stworzenie platformy e-learningowej
• optymalizacja ogólnodostępnego oprogramowania OpenBUGS, poprzez dodanie nowych funkcjonalności i poprawę komfortu użytkowania (interface przyjazny dla użytkownika)
Dotychczas osiągnięte:
• strona internetowa projektu: www.ebayesmet.org
• forum internetowe
• przegląd systematyczny metod stosowanych w meta-analizach oraz porównaniach pośrednich potencjalnie dostępnych do wykorzystania w przeglądach systematycznych i raportach HTA.
Rezultaty projektu (przeglądy oraz wytyczne) będą rozpowszechnianie poprzez stronę internetową, publikacje w czasopismach branżowych w Polsce oraz państwach partnerów, prezentacje podczas krajowych oraz międzynarodowych konferencji. Informacje na temat platformy e-learningowej będą ponadto upowszechniane m.in. za pomocą ulotki informacyjnej rozsyłanej do decydentów w sektorze ochrony zdrowia, administracji publicznej i naukowców.
Platforma e-learningowa, będąca głównym rezultatem projektu, skierowana będzie bezpośrednio do osób odpowiedzialnych za tworzenie opracowań z zakresu oceny technologii medycznych, a jej głównym efektem będzie zwiększenie poziomu wiedzy oraz umiejętności dotyczących przeprowadzania analiz statystycznych, co przełoży się w sposób znaczący na jakość analiz HTA. Pośrednio przyczyni się to do podejmowania bardziej racjonalnych decyzji związanych z alokacją ograniczonych zasobów finansowych na ochronę zdrowia, zarówno na poziomie jednostkowym relacji typu lekarz – pacjent, jak i całego społeczeństwa.
