Assessing the impact of deliberative processes on the views of participants: is it ‘in one ear and out the other’?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interest in citizens' juries for eliciting the views of the public to inform coverage decisions on new health technologies has grown. However, evaluative information, particularly regarding their short- and/or longer-term impact on participants' views is limited. As citizens' juries can be resource intensive, such information is required to make 'evidence-based' decisions about their use. OBJECTIVES: To assess the impact of citizens' juries on participants' preferences for the distribution of health care across populations over time. SETTING AND PARTICIPANTS: Two citizens' juries, involving a different representative sample of the public, were held. Participants completed identical questionnaires before (T1), directly after (T2) and 6 weeks following the jury (T3). Questionnaires comprised rating, ranking and choice-based questions related to four characteristics of competing patient populations (age, current health, life expectancy without treatment and health gain resulting from an intervention). Semi-structured telephone interviews were also conducted to explore the impact of the jury on participants' distributive preferences. Changes in responses to the self-administered survey over the three time points were assessed quantitatively, while interview questions were analysed using qualitative techniques. RESULTS: No significant differences in responses to rating questions were observed. Pre/post-jury changes in the rankings of two factors were statistically significant in one of the juries. However, in both juries, T1-T2 changes in responses to several of the choice-based questions reached statistical significance. The number was lower between T2 and T3, suggesting that jurors retained their views. According to findings from the interviews, jurors' views changed or were clarified through participation in the jury. CONCLUSIONS: There appears to be evidence suggesting that the views of individuals who participate in citizens' juries change as a result of the experience, and those 'informed' views are sustained.
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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 | 0,218 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».