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Enregistrement W4404231752 · doi:10.2196/54841

Assessing the Quality of an Online Democratic Deliberation on COVID-19 Pandemic Triage Protocols for Access to Critical Care in an Extreme Pandemic Context: Mixed Methods Study

2024· article· en· W4404231752 sur OpenAlexafffundvenueabout
CLAUDIA RAMIREZ, Yanick Farmer, James Downar, Andrea Frolic, Lucie Opatrny, Diane Poirier, Gina Bravo, Audrey L’Espérance, Nathalie Gaucher, Antoine Payot, Joseph Dahine, Peter Tanuseputro, Louis-Martin Rousseau, Vincent Dumez, Annie Descôteaux, Clara Dallaire, Karell Laporte, Marie-Éve Bouthillier

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole Nationale d'Administration PubliqueCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHamilton Health SciencesUniversity of OttawaCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à MontréalMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicDeliberationContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Triage2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Quality (philosophy)Political scienceMedicineMedical emergencyVirologyOutbreakGeographyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Online democratic deliberation (ODD) may foster public engagement in new health strategies by providing opportunities for knowledge exchange between experts, policy makers, and the public. It can favor decision-making by generating new points of view and solutions to existing problems. Deliberation experts recommend gathering feedback from participants to optimize future implementation. However, this online modality has not been frequently evaluated. OBJECTIVE: This study aims to (1) assess the quality of an ODD held in Quebec and Ontario, Canada, on the topic of COVID-19 triage protocols for access to critical care in an extreme pandemic context and (2) determine its transformative aspect according to the perceptions of participants. METHODS: We conducted a simultaneous ODD in Quebec and Ontario on May 28 and June 4, 2022, with a diversified target audience not working in the health care system. We used a thematic analysis for the transcripts of the deliberation and the written comments of the participants related to the quality of the process. Participants responded to a postdeliberation questionnaire to assess the quality of the ODD and identify changes in their perspectives on COVID-19 pandemic triage protocols after the deliberation exercise. Descriptive statistics were used. An index was calculated to determine equality of participation. RESULTS: The ODD involved 47 diverse participants from the public (n=20, 43% from Quebec and n=27, 57% from Ontario). Five themes emerged: (1) process appreciation, (2) learning experience, (3) reflecting on the common good, (4) technological aspects, and (5) transformative aspects. A total of 46 participants responded to the questionnaire. Participants considered the quality of the ODD satisfactory in terms of process, information shared, reasoning, and videoconferencing. A total of 4 (80%) of 5 participants reported at least 1 change of perspective on some of the criteria and values discussed. Most participants reported that the online modality was accessible and user-friendly. We found low polarization when calculating equal participation. Improvements identified were measures to replace participants when unable to connect and optimization of time during discussions. CONCLUSIONS: Overall, the participants perceived the quality of ODD as satisfactory. Some participants self-reported a change of opinion after deliberation. The online modality may be an acceptable alternative for democratic deliberation but with some organizational adaptations.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,810
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,095 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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