Priority setting of ICU resources in an influenza pandemic: a qualitative study of the Canadian public's perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pandemic influenza may exacerbate existing scarcity of life-saving medical resources. As a result, decision-makers may be faced with making tough choices about who will receive care and who will have to wait or go without. Although previous studies have explored ethical issues in priority setting from the perspective of clinicians and policymakers, there has been little investigation into how the public views priority setting during a pandemic influenza, in particular related to intensive care resources. METHODS: To bridge this gap, we conducted three public town hall meetings across Canada to explore Canadian's perspectives on this ethical challenge. Town hall discussions group discussions were digitally recorded, transcribed, and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Six interrelated themes emerged from the town hall discussions related to: ethical and empirical starting points for deliberation; criteria for setting priorities; pre-crisis planning; in-crisis decision-making; the need for public deliberation and input; and participants' deliberative struggle with the ethical issues. CONCLUSIONS: Our findings underscore the importance of public consultation in pandemic planning for sustaining public trust in a public health emergency. Participants appreciated the empirical and ethical uncertainty of decision-making in an influenza pandemic and demonstrated nuanced ethical reasoning about priority setting of intensive care resources in an influenza pandemic. Policymakers may benefit from a better understanding the public's empirical and ethical 'starting points' in developing effective pandemic plans.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».