Measuring Stigma to Assess the Social Justice Implications of Health-Related Policy Decisions: Application to Novel Treatment Regimens for Multidrug-Resistant Tuberculosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In making policy decisions with constrained resources, an important consideration is the impact of alternative policy options on social justice. Social justice considers interactions between individuals and society and can be conceptualized across domains of agency, association, and respect. Despite its importance, social justice is rarely considered formally in health policy decision making, partially reflecting challenges in its measurement. We define three criteria for considering social justice in health-related policy decisions: 1) linkage of social justice to a measurable construct; 2) ability to reproducibly and feasibly estimate the impacts of a policy decision on the selected construct; and 3) appropriate presentation to decision makers of the expected social justice implications using that construct. We use preliminary data from qualitative interviews from three groups of respondents in South Africa and Uganda to demonstrate that stigma meets the first of these criteria. We then use the example of policy addressing novel treatment regimens for multidrug-resistant tuberculosis and a validated tuberculosis stigma scale to illustrate how policy effects on stigma could be estimated (criterion 2) and presented to decision makers in the form of justice-enhanced cost-effectiveness analysis (criterion 3). Finally, we provide a point-by-point guide for conducting similar assessments to facilitate consideration of social justice in health-related policy decisions. Our case study and guide for how to make social justice impacts more apparent to decision makers also illustrates the importance of local data and local capacity. Performing social justice assessments alongside more traditional evaluations of cost-effectiveness, budget impact, and burden of disease could help represent data-informed considerations of social justice in health care decision making more broadly.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle