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Enregistrement W1898642182 · doi:10.1111/j.1369-7625.2011.00751.x

Fair reckoning: a qualitative investigation of responses to an economic health resource allocation survey

2012· article· en· W1898642182 sur OpenAlexafffund
Mita Giacomini, Jeremiah Hurley, Deirdre DeJean

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareMcMaster University
Mots-clésFocus groupQualitative researchEquity (law)PsychologySocial psychologyData collectionApplied psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate how participants in an economic resource allocation survey construct notions of fairness. DESIGN: Qualitative interview study guided by interpretive grounded theory methods. SETTING AND PARTICIPANTS: Qualitative interviews were conducted with volunteer university- (n=39) and community-based (n =7) economic survey participants. INTERVENTION OR MAIN VARIABLES STUDIED: We explored how participants constructed meanings to guide or explain fair survey choices, focusing on rationales, imagery and additional desired information not provided in the survey scenarios. MAIN OUTCOME MEASURES: Data were transcribed and coded into qualitative categories. Analysis iterated with data collection iterated through three waves of interviews. RESULTS: Participants compared the survey dilemmas to domains outside the health system. Most compared them with other micro-level, inter-personal sharing tasks. Participants raised several fairness-relevant factors beyond need or capacity to benefit. These included age, weight, poverty, access to other options and personal responsibility for illness; illness duration, curability or seriousness; life expectancy; possibilities for sharing; awareness of other's needs; and ability to explain allocations to those affected. They also articulated a fairness principle little considered by equity theories: that everybody must get something and nobody should get nothing. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Lay criteria for judging fairness are myriad. Simple scenarios may be used to investigate lay commitments to abstract principles. Although principles are the focus of analysis and inference, participants may solve simplified dilemmas by imputing extraneous features to the problem or applying unanticipated principles. These possibilities should be taken into account in the design of resource allocation surveys eliciting the views of the public.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,312
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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