Disability discrimination and misdirected criticism of the quality-adjusted life year framework
Notice bibliographique
Résumé
Whose values should count - those of patients or the general public - when adopting the quality-adjusted life year (QALY) framework for healthcare decision making is a long-standing debate. Specific disciplines, such as economics, are not wedded to a particular side of the debate, and arguments for and against the use of patient values have been discussed at length in the literature. In 2012, Sinclair proposed an approach, grounded within patient preference theory, which sought to avoid a perceived unfair discrimination against people with disabilities when using values from the general public. Key assumptions about general public values that beget this line of thinking were that 'disabled states always tally with lower quality of life', and the use of standardised instruments means that 'you are forced into a fixed view of disability as a lower value state' (Sinclair, 2012). Drawing on recent contributions to the health economics literature, we contend that such assumptions are not inherent to the incorporation of general public values for the estimation of QALYs. In practice, whether health states of people with disabilities are of 'lower value' is, to some extent, a reflection of the health state descriptions that members of the public are asked to value.
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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 | 0,053 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,082 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».