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Enregistrement W2996824231 · doi:10.1017/s026646231900134x

OP78 Picturing ELSI+: Mapping Ethical, Legal, Social And Value Issues

2019· article· en· W2996824231 sur OpenAlexaboutno aff
Murray Krahn, Karen E. Bremner, Claire de Oliveira, N. Almeida, Fiona Clement, Diane Lorenzetti, Patricia O’Campo, Petros Pechlivanoglou, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrainstormingConcept mapHarmPsychologyEngineering ethicsKnowledge managementSociologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Health technology assessment (HTA) is value-laden. Consideration of ethical, legal, and social issues (ELSI), and patient values (ELSI+), is challenged by lack of conceptual clarity and the multi-disciplinary nature of ELSI + . This study used concept mapping to identify key concepts in the ELSI+ domain and their interrelationships. Methods We conducted a scoping review using Medline and EMBASE (2000-2016, English language) with search terms related to ethics, legal/law, social/society/patient, “ELSI”, and HTA/technology/assessment. Items from the review and additional items from an expert brainstorming session were consolidated into 80 ELSI+-related statements which were entered into Concept Systems® Global MAX software. Participants (N = 38; 36 percent researchers, 21 percent academics; 42 percent self-identified as HTA experts) sorted the statements into thematic groups that made sense to them, and rated the statements on their importance in decision-making about adoption of technologies in Canada: 1 (not at all important), 5 (extremely important), 2, 3, and 4 (unlabeled). We used Concept Systems® Global MAX software to create and analyze concept maps with four to 16 clusters, which were reviewed by the study team. Results We selected the map with five clusters because its clusters represented different concepts and the statements within each cluster represented the same concept. Based on the concepts, we named these clusters: patient preferences and experiences, patient quality of life and function, patient burden/harm, fairness, and organizational. The highest mean importance ratings were for the statements in the patient burden/harm (3.82) and organizational (3.92) clusters. Conclusions This study suggests an alternative approach to conceptualize the domains originally described as “ELSI+”. We identified clusters of relevant concepts that focus on patient perspectives (preferences, experiences, quality of life, function), burden and harm, fairness (individual and societal), and organizational issues. Basing ELSI+ on conceptual consonance, rather than academic disciplines or traditions, provides a framework for coherent consideration of ELSI+ in HTA.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,017
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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