Participation in health care priority-setting through the eyes of the participants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The literature on participation in priority-setting has three key gaps: it focuses on techniques for obtaining public input into priority-setting that are consultative mechanisms and do not involve the public directly in decision-making; it focuses primarily on the public's role in priority-setting, not on all potential participants; and the range of roles that various participants play in a group making priority decisions has not been described. To begin addressing these gaps, we interviewed individuals who participated on two priority-setting committees to identify key insights from participants about participation. METHODS: A qualitative study consisting of interviews with decision-makers, including patients and members of the public. RESULTS: Members of the public can contribute directly to important aspects of priority-setting. The participants described six specific priority-setting roles: committee chair, administrator, medical specialist, medical generalist, public representative and patient representative. They also described the contributions of each role to priority-setting. CONCLUSIONS: Using the insights from decision-makers, we have described lessons related to direct involvement of members of the public and patients in priority-setting, and have identified six roles and the contributions of each role.
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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 | 0,097 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».