Setting organ allocation priorities: Should we care what the public cares about?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the nature of public preferences in the allocation of donor liver grafts for transplantation. DESIGN: A qualitative study based upon the transcripts of four focus groups. SETTING: Derby, Derbyshire, UK. PARTICIPANTS: Twenty-two members of the public in the Derby locality, recruited to one of four focus groups through local community groups. MAIN OUTCOME MEASURES: The views of focus group members as to the importance (or otherwise) of several potential discriminating factors which could be used in the prioritization of patients on the waiting list for liver transplantation were ascertained. The factors included were expected posttransplantation prognosis, the age of the patient, whether the patient was personally responsible for their illness, the time spent on the waiting list, re-transplantation or primary transplant and the social background of the patient. RESULTS AND CONCLUSIONS: Group members explored the criteria from a number of perspectives, and made some unexpected linkages between the criteria and wider moral principles. They did not come to firm conclusions about the relative desirability of the criteria, but their approach was notably flexible and thoughtful, with the exception of a few instances where they appeared to resort to arguments based on what is 'obvious' and 'natural'. The results of these discussions suggest that members of the public would be able and willing to respond positively to a more open and consultative system of donor liver prioritization than exists presently within the UK.
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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 | 0,013 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».