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Enregistrement W2614093925 · doi:10.1071/ah16092

Distrusting doctors’ evidence: a qualitative study of disability income support policy makers in Australia and Ontario, Canada

2017· article· en· W2614093925 sur OpenAlexaboutno aff
Ashley McAllister, Stephen Leeder

Notice bibliographique

RevueAustralian Health Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingDistrustGovernment (linguistics)Qualitative researchMental healthMedicineNursingPsychiatryPublic relationsPsychologyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The aim of the present study was to describe how policy makers (bureaucrats and politicians) in Australia and Ontario (Canada) perceive evidence provided by doctors to substantiate applications for disability income support (DIS) by their patients with mental illnesses. Because many mental illnesses (e.g. depression) lack diagnostic tests, their existence and effects are more difficult to demonstrate than most somatic illnesses. Methods Semi-structured interviews were conducted with 45 informants, all influential in the design of the assessment of DIS programs. The informants were subcategorised into advocates, legal representatives, doctors (general practitioners (GPs) and specialists (e.g. psychiatrists)), policy insiders and researchers. Informants were found through snowball sampling. Following the principles of grounded theory, data collection and analysis occurred in tandem. Results Informants expressed some scepticism about doctors' evidence. Informants perceived that doctors could, due to lack of diagnostic certainty, 'write these things [evidence] however [they] want to'. Psychiatrists, perceived as having more time and skills, were considered as providing more trustworthy evidence than GPs. Conclusion Doctors, providing evidence to support applications, play an important role in determining disability. However, policy makers perceive doctors' evidence about mental illnesses as less trustworthy than evidence about somatic illnesses. This affects decisions by government adjudicators. What is known about the topic? Doctors (GPs and psychiatrists) are often asked to provide evidence to substantiate a DIS application for those with mental illnesses. We know little about the perception of this evidence by the policy makers who consider these applications. What does this paper add? Policy makers distrust doctors' evidence in relation to mental illnesses. This is partly because many mental illnesses lack diagnostic proof, in contrast with evidence for somatic conditions, where the disability is often visible and proven through diagnostic tests. Furthermore, GPs' evidence is considered less trustworthy than that of psychiatrists. What are the implications for practitioners? Although doctors' evidence is often required, the utility of their evidence is limited by policy makers' perceptions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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