PRIORITY SETTING IN AN ACUTE CARE HOSPITAL IN ARGENTINA: A QUALITATIVE CASE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,017 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».