What should be publicly funded in the Colombian health system? A mixed methods study of citizens’ perceptions
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, citizens have become more interested and willing to influence health policy decision-making, and governments worldwide are more prone to citizen engagement in such processes. Prioritising which health technologies should be publicly funded is one decision that requires prudence and consideration of the values and expectations of the people who will be affected by it. OBJECTIVE: To identify and understand the citizens' perceptions about which health technologies should be publicly funded in Colombia. DESIGN: Sequential exploratory mixed methods study; the first was a qualitative embedded case study, and the second was a Q methodology study. PARTICIPANTS: 46 citizens were interviewed, and 30 citizens ordered a Q-sample of 45 statements. ANALYSIS: Interviews were content analysed. We performed a content analysis of the interviews, and, for the quantitative strand, we performed a principal component analysis and varimax rotation to identify view patterns. We also estimated the z-scores of each statement and the load to each factor. We jointly interpreted both sets of findings. RESULTS: We identified two general approaches citizens used to consider public funding of healthcare technologies. One approach endorsed full coverage of all health technologies required by every Colombian. In the second approach, public funding is conditional on the characteristics of the person who needs the technology, their disease/condition, the kind of technology required and the expectation of efficient health system performance. When integrating the results of the Q methodology, we found five patterns of points of view about the public funding of health technologies. CONCLUSION: Colombian citizens consider and balance a range of different factors when making decisions about which health technologies are publicly funded. Citizens not only use technical criteria to decide but also provide the perspective and values of those affected by the decision.
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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 | 0,080 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle