Using small‐area variations to inform health care service planning: what do we ‘need’ to know?
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Allocating resources on the basis of population need is a health care policy goal in many countries. Thus, resources must be allocated in accordance with need if stakeholders are to achieve policy goals. Small area methods have been presented as a means for revealing important information that can assist stakeholders in meeting policy goals. The purpose of this review is to examine the extent to which small area methods provide information relevant to meeting the goals of a needs-based health care policy. METHODS: We present a conceptual framework explaining the terms 'demand', 'need', 'use' and 'supply', as commonly used in the literature. We critically review the literature on small area methods through the lens of this framework. RESULTS: 'Use' cannot be used as a proxy or surrogate of 'need'. Thus, if the goal of health care policy is to provide equal access for equal need, then traditional small area methods are inadequate because they measure small area variations in use of services in different populations, independent of the levels of need in those populations. CONCLUSIONS: Small area methods can be modified by incorporating direct measures of relative population need from population health surveys or by adjusting population size for levels of health risks in populations such as the prevalence of smoking and low birth weight. This might improve what can be learned from studies employing small area methods if they are to inform needs-based health care policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».