Physician preparedness for resource allocation decisions under pandemic conditions: A cross-sectional survey of Canadian physicians, April 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under the pandemic conditions created by the novel coronavirus of 2019 (COVID-19), physicians have faced difficult choices allocating scarce resources, including but not limited to critical care beds and ventilators. Past experiences with severe acute respiratory syndrome (SARS) and current reports suggest that making these decisions carries a heavy emotional toll for physicians around the world. We sought to explore Canadian physicians' preparedness and attitudes regarding resource allocation decisions. METHODS: From April 3 to April 13, 2020, we conducted an 8-question online survey of physicians practicing in the region of Ottawa, Ontario, Canada, organized around 4 themes: physician preparedness for resource rationing, physician preparedness to offer palliative care, attitudes towards resource allocation policy, and approaches to resource allocation decision-making. RESULTS: We collected 219 responses, of which 165 were used for analysis. The majority (78%) of respondents felt "somewhat" or "a little prepared" to make resource allocation decisions, and 13% felt "not at all prepared." A majority of respondents (63%) expected the provision of palliative care to be "very" or "somewhat difficult." Most respondents (83%) either strongly or somewhat agreed that there should be policy to guide resource allocation. Physicians overwhelmingly agreed on certain factors that would be important in resource allocation, including whether patients were likely to survive, and whether they had dementia and other significant comorbidities. Respondents generally did not feel confident that they would have the social support they needed at the time of making resource allocation decisions. INTERPRETATION: This rapidly implemented survey suggests that a sample of Canadian physicians feel underprepared to make resource allocation decisions, and desire both more emotional support and clear, transparent, evidence-based policy.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».