Pay to skip the line: The political economy of digital testing services for HIV and other sexually transmitted infections
Notice bibliographique
Résumé
The value of digital healthcare has been lauded in Canada at local, provincial, and national levels. Digital medicine is purported to enhance patient access to care while promising cost savings. Using institutional ethnography, we examined the potential for publicly funded digital testing for HIV and other sexually transmitted infections (STI) in Ontario, Canada. Our analyses draw from 23 stakeholder interviews with healthcare professionals conducted between 2019 and 2020, and textual analyses of government documents and private, for-profit digital healthcare websites. We uncovered a "two-tiered" system whereby private digital STI testing services enable people with economic resources to "pay to skip the line" queuing at public clinics and proceed directly to provide samples for diagnostics at local private medical labs. In Ontario, private lab corporations compete for fee-for-service contracts with government, which in turn organises opportunities for market growth when more patient samples are collected vis-à-vis digital testing. However, we also found that some infectious disease specimens (e.g., HIV) are re-routed for analysis at government public health laboratories, who may be unable to manage the increase in testing volume associated with digital STI testing due to state budget constraints. Our findings on public-private laboratory funding disparities thus discredit the claims that digital healthcare necessarily generates cost savings, or that it enhances patients' access to care. We conclude that divergent state funding relations together with the creeping privatisation of healthcare within this "universal" system coordinate the conditions through which private corporations capitalise from digital STI testing, compounding patient access inequities. We also stress that our findings bring forth large scale implications given the context of the global COVID-19 pandemic, the rapid diffusion of digital healthcare, together with significant novel coronavirus testing activities initiated by private industry.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,019 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».