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Enregistrement W2073192976 · doi:10.4067/s1726-569x2009000200009

PRIORITY SETTING IN AN ACUTE CARE HOSPITAL IN ARGENTINA: A QUALITATIVE CASE STUDY

2009· article· en· W2073192976 sur OpenAlexafffund
Heather Gordon, Lydia Kapiriri, Douglas K. Martin

Notice bibliographique

RevueActa bioethica · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlliance for Health Policy and Systems ResearchWorld Health Organization
Mots-clésQualitative researchAcute careMedicineNursingAcute hospitalHealth careSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To describe and evaluate priority setting in an Acute Care hospital in Argentina, using Accountability for Reasonableness, an ethical framework for fair priority setting. Methods: Case Study involving key informant interviews and document review. Thirty respondents were identified using a snowball sampling strategy. A modified thematic approach was used in analyzing the data. Results: Priorities are primarily determined at the Department of Health. The committee which is supposed to set priorities within the hospital was thought not to have much influence. Decisions were based on government policies and objectives, personal relationships, economic, political, historical and arbitrary reasons. Decisions at the DOH were publicized through internet; however, apart from the tenders and a general budget, details of hospital decisions were not publicized. CATA provided an accessible but ineffective forum for appeals. There were no clear mechanisms for appeals and leadership to ensure adherence to a fair process. Conclusions: In spite of their efforts to ensure fairness, Priority setting in the study hospital did not meet all the four conditions of a fair process. Policy discussions on improving legitimacy and fairness provided an opportunity for improving fairness in the hospital and Accountability for Reasonableness might be a useful framework for analysis and for identifying and improving strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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