Determining social values for resource allocation decision-making in cancer care: a Canadian experiment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine the content values that 2 separate juries of individuals consider to be important in making decisions about resource allocation in cancer care. Two citizens’ juries were established through random and stratified sampling of the population of Northern and Southern Alberta respectively. Four deliberative sessions were run identically in both juries. Juries participated in exercises, in small groups as well as in plenary. In an exercise in which they had to select 5 out of 10 cancer technologies for funding, the juries separately identified the factors they considered to be important for resource allocation decision-making. Socioeconomic measures between the 2 juries of 16 individuals did not differ significantly. The juries independently arrived at an identical list of content values that they deemed important to them to have included in decision-making processes. These were: number of patients who could benefit, current health state, prognosis without the technology, health outcome with the technology, age, and dependents. They also identified “levels” of these values, 2 for number of patients (many, few), 3 for current health state (severely, mildly and moderately ill), 3 for prognosis without technology (a few weeks, 2 years and 5 years for survival), 3 for health outcome with the technology (full functioning, sufficient functioning, insufficient functioning), 2 for age (old, young) and 2 for dependents (yes, no). Given appropriate design and delivery, Citizens’ Juries can deliberate on complex health issues and reach similar conclusions.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle