Out of Alignment? Limitations of the Global Burden of Disease in Assessing the Allocation of Global Health Aid
Notice bibliographique
Résumé
The Global Burden of Disease (GBD) project quantifies the impact of different health conditions by combining information about morbidity and premature mortality within a single metric, the Disability Adjusted Life Year. One important goal for the GBD project has been to inform decisions about global health priorities. A number of recent studies have used GBD data to argue that global health funding fails to align with the GBD. We argue that these studies' shared assumption that global health resources should 'align' with the burden of disease is unfounded and has troubling implications. First, since the allocation of resources involves difficult trade-offs between different, potentially competing goals, any 'misalignment' of allocation and disease burdens need not necessarily indicate that the allocation of funds fails to meet recipient countries' needs or interests. Second, using alignment as a baseline implicitly makes controversial assumptions about how harms of different magnitudes affecting different numbers of individuals should be aggregated. We discuss two alternative ways in which GBD data could help inform decisions about resource allocation, neither of which gives more than a limited role to GBD data.
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 | 0,266 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».