Engaging the public in healthcare decision making: Should the Emergency Department Treat Everyone who Presents for Treatment?:Citizens' Jury on Emergency Care Services
Notice bibliographique
Résumé
Citizens’ Juries (CJ) offer a way of seeking informed public views using a democratic, deliberative process. This report describes the methods, processes, and verdicts of a CJ held in Queensland in June 2012, focussing on public preferences around the provision of emergency care services. This CJ was undertaken as part of larger research study led by Griffith University and funded by an Australian Research Council Linkage Grant, along with partner investigators Queensland Health, Southern Adelaide Local Health Network Inc., the National Institute for Health and Clinical Excellence, Flinders University, and Queensland University of Technology. The larger project aims to facilitate the identification and application of optimal methods for engaging the public in healthcare decision-making, provide guidance on the appropriate population groups to consider when eliciting preferences, and provide direct public input to guide health policy. The project is using two methods to engage the public and address a range of methodological questions: the deliberative CJ and the Discrete Choice Experiment (DCE). The DCE is a quantitative method that can elicit the relative strength of preference of the public around a priority-setting topic, and the trade-offs the public are prepared to make. The electoral roll, obtained with approval from the Electoral Commission of Queensland, was used to develop a sampling frame of the Metro South Health Service District, 1 and a random sample was invited to express interest in being a juror. From those interested, a jury of 22 was purposively selected to reflect the demographic characteristics of Queensland.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».