SARS and hospital priority setting: a qualitative case study and evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Priority setting is one of the most difficult issues facing hospitals because of funding restrictions and changing patient need. A deadly communicable disease outbreak, such as the Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) in Toronto in 2003, amplifies the difficulties of hospital priority setting. The purpose of this study is to describe and evaluate priority setting in a hospital in response to SARS using the ethical framework 'accountability for reasonableness'. METHODS: This study was conducted at a large tertiary hospital in Toronto, Canada. There were two data sources: 1) over 200 key documents (e.g. emails, bulletins), and 2) 35 interviews with key informants. Analysis used a modified thematic technique in three phases: open coding, axial coding, and evaluation. RESULTS: Participants described the types of priority setting decisions, the decision making process and the reasoning used. Although the hospital leadership made an effort to meet the conditions of 'accountability for reasonableness', they acknowledged that the decision making was not ideal. We described good practices and opportunities for improvement. CONCLUSIONS: 'Accountability for reasonableness' is a framework that can be used to guide fair priority setting in health care organizations, such as hospitals. In the midst of a crisis such as SARS where guidance is incomplete, consequences uncertain, and information constantly changing, where hour-by-hour decisions involve life and death, fairness is more important rather than less.
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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 | 0,053 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».