A more equitable approach to economic evaluation: Directly developing conceptual capability wellbeing attributes for Tanzania and Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Capability wellbeing can potentially provide a holistic outcome for health economic evaluation and the capability approach seems promising for African countries. As yet there is no work that has explored the evaluative space needed for health and care decision making at the whole population level and procedures that merely translate existing measures developed in the global north to contexts in the global south risk embedding structural inequalities. This work seeks to elicit the concepts within the capability wellbeing evaluative space for general adult populations in Tanzania and Malawi. Semi-structured interviews with 68 participants across Tanzania and Malawi were conducted between October 2021 and July 2022. Analysis used thematic coding frames and the writing of analytic accounts. Interview schedules were common across the two country settings, however data collection and analysis were conducted independently by two separate teams and only brought together once it was clear that the data from the two countries was sufficiently aligned for a single analysis. Eight common attributes of capability wellbeing were found across the two countries: financial security; basic needs; achievement and personal development; attachment, love and friendship; participation in community activities; faith and spirituality; health; making decisions without unwanted interference. These attributes can be used to generate outcome measures for use in economic evaluations comparing alternative health interventions. By centring the voices of Tanzanians and Malawians in the construction of attributes that describe a good life, the research can facilitate greater equity within economic evaluations across different global settings.
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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 | 0,032 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».