Past, present and future challenges in health care priority setting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Current conditions have intensified the need for health systems to engage in the difficult task of priority setting. As the search for a "magic bullet" is replaced by an appreciation for the interplay between evidence, interests, culture, and outcomes, progress in relation to these dimensions requires assessment of achievements to date and identification of areas where knowledge and practice require attention most urgently. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach An international survey was administered to experts in the area of priority setting. The survey consisted of open-ended questions focusing on notable achievements, policy and practice challenges, and areas for future research in the discipline of priority setting. It was administered online between February and March of 2015. Findings "Decision-making frameworks" and "Engagement" were the two most frequently mentioned notable achievements. "Priority setting in practice" and "Awareness and education" were the two most frequently mentioned policy and practical challenges. "Priority setting in practice" and "Engagement" were the two most frequently mentioned areas in need of future research. Research limitations/implications Sampling bias toward more developed countries. Future study could use findings to create a more concise version to distribute more broadly. Practical implications Globally, these findings could be used as a platform for discussion and decision making related to policy, practice, and research in this area. Originality/value Whilst this study reaffirmed the continued importance of many longstanding themes in the priority setting literature, it is possible to also discern clear shifts in emphasis as the discipline progresses in response to new challenges.
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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 | 0,136 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,017 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| 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; 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 ».