Understanding Different Methodological Approaches to Measuring Inequity in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to classify different methodological approaches to measuring inequity in health care, identify the strengths and weaknesses of each approach, and suggest directions for future improvement of each approach. The authors classified three approaches to measuring inequity in health care according to: (1) collective expert judgments (clinical standard approach), (2) average health care use based on need (population standard approach), and (3) assessment of health care users or providers (direct approach). The clinical standard approach has strong face validity and immediate policy implication, while lacking global policy implications. The population standard approach offers a global picture of inequity but has weak face validity. The direct approach can reveal private information of health care users and offer opportunity for managing public expectation. Strengths and limitations of these approaches are complementary, suggesting directions for future improvements of each approach. This study will help researchers make a well-informed choice of measurement approach and assist policymakers in resolving some of the problems caused by the diverse findings of studies, partly due to the measurement approaches taken.
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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 | 0,332 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».