Health care priority setting: principles, practice and challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health organizations the world over are required to set priorities and allocate resources within the constraint of limited funding. However, decision makers may not be well equipped to make explicit rationing decisions and as such often rely on historical or political resource allocation processes. One economic approach to priority setting which has gained momentum in practice over the last three decades is program budgeting and marginal analysis (PBMA). METHODS: This paper presents a detailed step by step guide for carrying out a priority setting process based on the PBMA framework. This guide is based on the authors' experience in using this approach primarily in the UK and Canada, but as well draws on a growing literature of PBMA studies in various countries. RESULTS: At the core of the PBMA approach is an advisory panel charged with making recommendations for resource re-allocation. The process can be supported by a range of 'hard' and 'soft' evidence, and requires that decision making criteria are defined and weighted in an explicit manner. Evaluating the process of PBMA using an ethical framework, and noting important challenges to such activity including that of organizational behavior, are shown to be important aspects of developing a comprehensive approach to priority setting in health care. CONCLUSION: Although not without challenges, international experience with PBMA over the last three decades would indicate that this approach has the potential to make substantial improvement on commonly relied upon historical and political decision making processes. In setting out a step by step guide for PBMA, as is done in this paper, implementation by decision makers should be facilitated.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle