Physicians’ Responses to Resource Constraints
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A common dilemma that confronts physicians in clinical practice is the allocation of scarce resources. Yet the strategies used by physicians in actual situations of resource constraint have not been studied. This study explores the strategies and rationales reported by physicians in situations of resource constraints encountered in practice. METHODS: A national survey of US internists, oncologists, and intensive care specialists was performed by computer-assisted telephone interviews. As part of this survey, we asked physicians to tell us about a recent ethical dilemma encountered in practice. A subset of respondents reported difficulties regarding resource allocation. Transcripts of open-ended responses were coded for content based on consensus. RESULTS: Of the 600 physicians originally identified, 537 were eligible and 344 participated (response rate, 64%). Internists do not make allocation decisions alone but rather engage in negotiation in their resolution. Furthermore, these decisions are not made as dichotomous choices. Rather they often involve alternative solutions in the face of complexities of both the health care system and situations where limited resources must be allocated. Justice is not commonly the justification for rationing. CONCLUSION: Physicians' experiences in situations of resource constraints appear to be more complex than the normative literature on health care rationing assumes. In addition, reasoning about justice in health care seems to play only a small part in clinical decision making. Bridging this gap could be an important step in fostering fair allocation of resources in difficult cases.
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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 | 0,015 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».