Priority Setting in Neurosurgery as Exemplified by an Everyday Challenge
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The allocation of limited healthcare resources poses a constant challenge for clinicians. One everyday example is the prioritization of elective neurosurgical operating room (OR) time in circumstances where cancellations may be encountered. The bioethical framework, Accountability for Reasonableness (A4R) may inform such decisions by establishing conditions that should be met for ethically-justifiable priority setting. OBJECTIVE: Here, we describe our experience in implementing A4R to guide decisions regarding elective OR prioritization. METHODS: The four primary expectations of the A4R process are: (1) relevance, namely achieved by support for the process and criteria for decisions amongst all stakeholders; (2) publicity, satisfied by the effective communication of the results of the deliberation; (3) challengeability through a fair appeals process; and (4) Oversight of the process to ensure that opportunities for its improvement are available. RESULTS: A4R may be applied to inform OR time prioritization, with benefits to patients, surgeons and the institution itself. We discuss various case-, patient-, and surgeon-related factors that may be incorporated into the decision-making process. Furthermore, we explore challenges encountered in the implementation of this process, including the need for timely neurosurgical decision-making and the presence of hospital-based power imbalances. CONCLUSION: The authors recommend the implementation of a fair, deliberative process to inform priority setting in neurosurgery, as demonstrated by the application of the A4R framework to allocate limited OR time.
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 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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».