Procedural fairness for radiotherapy priority setting in a low resource context
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Notice bibliographique
Résumé
Radiotherapy is an essential component of cancer treatment, yet many countries do not have adequate capacity to serve their populations. This mismatch between demand and supply creates the need for priority setting. There is no widely accepted system to guide patient prioritization for radiotherapy in a low resource context. In the absence of consensus on allocation principles, fair procedures for priority setting should be established. Research is needed to understand what elements of procedural fairness are important to decision makers in diverse settings, assess the feasibility of implementing fair procedures for priority setting in low resource contexts, and improve these processes. This study presents the views of decision makers engaged in everyday radiotherapy priority setting at a cancer center in Rwanda. Semi-structured interviews with 22 oncology physicians, nurses, program leaders, and advisors were conducted. Participants evaluated actual radiotherapy priority setting procedures at the program (meso) and patient (micro) levels, reporting facilitators, barriers, and recommendations. We discuss our findings in relation to the leading Accountability for Reasonableness (AFR) framework. Participants emphasized procedural elements that facilitate adherence to normative principles, such as objective criteria that maximize lives saved. They ascribed fairness to AFR's substantive requirement of relevance more than transparency, appeals, and enforcement. They identified several challenges unresolved by AFR, such as conflicting relevant rationales and unintended consequences of publicity and appeals. Implementing fair procedure itself is resource intensive, a paradox that calls for innovative, context-appropriate solutions. Finally, socioeconomic and structural barriers to care that undermine procedural fairness must be addressed.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle