Fair reckoning: a qualitative investigation of responses to an economic health resource allocation survey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».