Social values and cancer funding priorities: Empirical evidence for cancer policy.
Notice bibliographique
Résumé
e18352 Background: Achieving value in health care requires knowledge of public values and priorities. To better understand public values for resource allocation on cancer care, we conducted a population-based stated preference survey with a nested randomized controlled moral reasoning intervention. Our objective was to generate evidence to inform economic evaluation and policymaking on cancer care priority-setting and payment reform in developed health systems. Methods: We conducted a population-based stated preference survey of societal views on the prioritization of health resources between children and adults, administered to a nationally representative sample (n = 1,556) of Canadian adults. Allocative preferences were elicited across a range of hypothetical treatment scenarios and scored on a visual analogue scale. Participants were randomized to a moral reasoning intervention (n = 773) or a control group (n = 783). Those randomized to the intervention group were exposed to a moral reasoning exercise prior to each choice task. The exercise presented participants with a list of ethical principles relevant to health care resource allocation and tasked them to select the top principles guiding their choice. The main outcomes were the difference in mean preference scores by group, scenario, and participant demographics. Results: Multiple regression analyses demonstrated a consistent aggregate preference by participants to allocate scarce health system resources to children. Exposure to the moral reasoning exercise weakened but did not eliminate allocative preference for children, as compared to control (difference 0.72, SE 0.14, p < 0.0001). Younger respondent age (-0.71, SE 0.14, p < 0.0001) and parenthood (-0.40, SE 0.11, p < 0.0002) were associated with greater preference for children. The top three principles guiding participants’ allocative decisions were treat equally (54.3-63.9%), relieve suffering (39.6-66.1%), and rescue those at risk of dying (37-40.8%). Conclusions: Our results demonstrate a significant preference by participants to allocate health care resources to children, but one attenuated by exposure to a range of ethical principles to guide decision-making. It also evinced strong support for humanitarian principles to guide health care resource allocation. Definitions of value in health care based primarily on the magnitude of clinical benefit and cost-effectiveness may exclude moral considerations that the public values.
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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 | 0,032 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 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 ».