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Enregistrement W4396853965 · doi:10.3390/ijns10020036

Economic Rationality in Decision-Making Regarding Newborn Screening: A Case Study in Quebec

2024· article· en· W4396853965 sur OpenAlexaffabout
Van Hoa Ho, Yves Giguère, Daniel Reinharz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Neonatal Screening · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalityPublic healthHealth careAffect (linguistics)Value (mathematics)PopulationPsychological interventionPsychologyPopulation healthHealth economicsMedicineNursingEnvironmental healthPolitical scienceEconomicsEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health systems in high-resource countries recognize the importance of making decisions about the services offered to the population based on scientific evidence. Producing this evidence is especially challenging in areas such as newborn care where the frequency of conditions is rare. However, methodological advances in the field of economic evaluation could change how this evidence is used in decision-making. This study aimed to investigate how decision-makers in the Canadian province of Quebec perceive the value of recent advances in economic evaluations for perinatal studies and how these advances might affect the offer of neonatal interventions in the public health care system. A qualitative study was conducted. A total of 10 policymakers were interviewed. A neo-institutional conceptual framework highlighting three dimensions, structure, power, and interpretive schemes, was used for data collection and analyses. Structural factors, interpretative schemes, and power management between the groups concerned concur to ensure that providing services to newborns is not hindered by the difficulty of producing evidence. They also ensure that the decisions regarding which disease to screen for take into consideration the specificity of neonatology, in particular, the social value given to children not captured by available evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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