Are guidelines for measurement of quality of life contrary to patient‐centred care?
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: A discussion of how quality-adjusted life years are used to inform resource allocation decisions and highlight how assumptions underpinning the measurement of quality of life are contrary to the principles of patient-centred care. BACKGROUND: Cost-effectiveness analyses (CEAs) can provide influential guidance for health resource allocation, particularly in the context of a budget-constrained public health insurance plan. Most national economic guideline bodies recommend that quality-adjusted life year weights for CEA be elicited indirectly (public preferences). This has potentially important implications for healthcare provision and research, as it discounts the ability of a person experiencing an illness to describe how it affects their quality of life. DESIGN: Discussion paper. DATA SOURCES: Guidelines for the conduct of health economic evaluations, influential methodological and theoretical texts, and a review of PubMed conducted in April 2017. IMPLICATIONS FOR NURSING: Nurses are increasingly interested in leveraging methods from health economics to aid in decision-making and advocacy. In this analysis, we highlight how taken-for-granted approaches to the measurement of quality of life may discount the experience of patients and lead to decisions that are contrary to the principles of patient-centred care. Nurses conducting or reading research using these methods should consider whether the approach used to measure the quality of life are appropriate for the population under consideration. CONCLUSION: Since patient and public health preferences can differ in both magnitude and direction, guideline bodies should re-evaluate their partiality for public preferences in the reference case.
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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 | 0,300 | 0,592 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,014 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».