Ethical considerations in resource allocation in a cochlear implant program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review processes of resource allocation and the ethical considerations relevant to the fair allocation of a limited number of cochlear implants to increasing numbers of potential recipients. DESIGN: Review of relevant considerations. SETTING: Tertiary referral hospital. METHODS: Editorial discussion of the ethical issues of resource allocation. MAIN OUTCOME MEASURES: Heterogeneity of audiometric thresholds, self-reported disability of hearing loss, age of the potential cochlear implant recipient, cost-effectiveness, access to resources, compliance with follow-up, social support available to the recipient, social consequences of hearing impairment, and other recipient-related factors. RESULTS: In a publicly funded health care system, there will always be a need for decision-making processes for allocation of finite fiscal resources. All candidates for cochlear implantation deserve fair consideration. However, they are a heterogeneous group in terms of needs and expected outcomes consisting of traditional and marginal candidates, with a wide range of benefit from acoustic amplification. CONCLUSIONS: We argue that implant programs should thoughtfully prioritize treatment on the basis of need and potential benefit. We reject queuing on the basis of "first-come, first-served" or on the basis of perceived social worth.
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 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 | 0,273 | 0,539 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».