The Elephant in the Nursery: Paediatric Exceptionalism?
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the COVID-19 pandemic (hereafter, ‘the pandemic’), there was already widespread concern about the adequacy of health care resources across Canada. The COVID-19 pandemic exacerbated these concerns exponentially, widening already significant cracks in provincial health care systems. Currently the system is struggling with the exacerbation of wait times for surgeries previously delayed by mandated closures during the pandemic. In Ontario, the backlog of surgeries, and associated backlogs in radiology and other services critical to paediatric care, led to the creation of a consortium of paediatric hospitals committed to advocacy for more funding for paediatrics. Thus far, the provincial and federal governments have agreed to a one-time cash infusion, but the consortium is calling for a permanent increase in funding for paediatrics. A challenge is that the adult sector has also suffered from delays and backlogs. Furthermore, as already noted, older adults have borne the brunt of morbidity and mortality associated with COVID-19. The challenge for the paediatric sector is whether and how to defend the prioritization of children and youth. In this paper, we review four approaches to just allocation – utilitarian ageism, fair innings, the prudential lifespan approach, and prioritarian ageism – and examine their strengths and weaknesses. We conclude by endorsing prioritarian ageism (prioritarianism). Prioritarianism retains the strengths of utilitarian ageism and fair innings while avoiding their weaknesses. Furthermore, because prioritarianism does not treat age as an independent moral criterion, allocation schemes based on this foundation are less susceptible to legal challenge and may be more palatable to the general public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».