Past, present and future challenges in health care priority setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,009 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle