Bedside Rationing by Health Practitioners: A Case Study in a Ugandan Hospital
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to describe bedside rationing by health practitioners in a teaching hospital in Uganda. METHODS: This was a case study involving in-depth interviews. A modified thematic approach was used in data analysis. Types of decisions, the decision-making process, key players, and hospital-, medical-, and patient-related considerations in the process were identified. Klein's 6 forms of rationing were used to identify the forms of rationing used. The setting was a tertiary hospital in Uganda. Theoretical sampling was used to identify 40 doctors and 16 nurses from the Departments of Medicine, Surgery, Paediatrics, and Obstetric and Gynaecology. RESULTS: Four types of bedside rationing decisions were identified: 1) which patients are seen first, 2) which treatment the patients receive, 3) which patients are admitted, and 4) which patients are taken to the operating theatre first. Hospital-related considerations regarding bedside rationing included the hospital budget and number of beds; medical-related considerations included the patient's diagnosis and effectiveness of treatment; and patient-related considerations included poverty, social status, and age. All forms of rationing (denial, dilution, deflection, deterrence, delay, and termination) were practiced. CONCLUSION: Although bedside rationing decisions in the study hospital seem somewhat similar to that in developed countries, the rationing of 1st-line drugs by health practitioners in Uganda is complex, difficult, and different from what has been described in industrialized countries. The complexity and severity of the consequences of the bedside decisions necessitate the development of resource-sensitive clinical guidelines and transparent decision-making processes to foster patients' understanding of the reasons and the procedures and to ensure fair decision-making processes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».