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Enregistrement W4313409813 · doi:10.3390/ijerph20010633

Moving beyond the Court of Public Opinion: A Citizens’ Jury Exploring the Public’s Values around Funding Decisions for Ultra-Orphan Drugs

2022· article· en· W4313409813 sur OpenAlexfundaboutno aff
Tania Stafinski, Andrea Young, Devidas Menon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésJuryViewpointsLife expectancyValue (mathematics)Public healthPublic opinionPublic relationsPsychologyActuarial scienceHealth careQuality of life (healthcare)Orphan drugMedicinePolitical scienceBusinessLawEnvironmental healthPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health system decision-makers need to understand the value of new technology to make "value for money" decisions. Typically, narrow definitions of value are used. This paper reports on a Canadian Citizens' Jury which was convened to elicit those aspects of value that are important to the public. The criteria used by the public to determine value included those related to the patient, those directly related to caregivers and those directly created for society. Their choices were not binary (e.g., cost vs. health gained), but rather involved multiple factors (e.g., with respect to patient factors: disease severity, health gained with the drug, existence of alternatives, life expectancy, patient age and affordability). Overall, Jurors prioritized funding treatments for ultra-rare disease populations when the treatment offered significant improvements in health and quality of life, and when the pre-treatment health state was considered extremely poor. The prevalence of the disease by itself was not a factor in the choices. Some of the findings differ from previous work, which use survey methods. In our Citizens' Jury, Jurors were able to become more familiar with the question at hand and were exposed to a broad and balanced collection of viewpoints before and throughout engaging in the exercises. This deliberative approach allows for a more nuanced approach to understanding value.

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)0,150
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1500,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0950,045
Communication savante0,0330,014
Science ouverte0,0060,017
Intégrité de la recherche0,0320,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,588
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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