Charting public views on the meaning of illness severity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Illness severity is a central principle in multiple priority-setting frameworks, yet there is a paucity of research on public views regarding the meaning of illness severity. This study builds on the findings of a Q methodology study with members of the public that identified four general viewpoints on the meaning of illness severity. Here, we investigate the support for those viewpoints among the Norwegian population. METHODS: Following piloting, the online survey was distributed to a broadly representative sample of the population (March to April 2023). The viewpoints from the earlier Q study were converted into vignettes: Lifespan, Subjective, Objective, and Functioning and Quality of Life (FQoL). The main task in the survey comprised ranking the vignettes and scoring them on a 0-10 visual analogue scale. We describe vignette alignment (from weak to strong) based on four categorisations (C1 to C4). C1 placed all respondents on their top scored vignette(s); C2 required a score of ≥7; C3 was designed to resolve ties; and C4 (which describes vignette membership) required a score of ≥7, a gap of two between vignettes scored ≥7, and did not allow ties. RESULTS: The survey was completed by 1174 individuals; those who completed in ≤3.5 min were excluded. Of the final sample (n = 1094), 98.1% scored at least one vignette ≥7. In C1, 40.2% were aligned with Lifespan, 32.4% with FQoL, 28.9% with Objective, and 16.3% with Subjective. Using the C4 criteria, 55.4% did not have vignette membership, 13.6% had membership with Lifespan, 13.1% with Objective, 11.4% with FQoL, and 6.5% with Subjective. CONCLUSIONS: Severity is an ambiguous term among members of the public. Decisionmakers ought to bear this plurality of meanings in mind, and perhaps reconsider whether using a term as multifaceted as 'severity' is helpful in formulating precise and transparent priority-setting criteria.
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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 | 0,038 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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