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Enregistrement W4416866909 · doi:10.1016/j.jval.2025.11.006

Strengthening Methods and International Evidence on Health Inequality Aversion

2025· article· en· W4416866909 sur OpenAlexaff
Marie-Anne Boujaoude, Nancy Devlin, Tim Doran, Jeremiah Hurley, Richard Cookson, Yukiko Asada, Xiaoning He, Sindre August Horn, Mikkel Z. Oestergaard, Edith Patouillard, Matthew Robson, Salome Ricci, Erik Schokkaert, Aki Tsuchiya

Notice bibliographique

RevueValue in Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFondation Brocher
Mots-clésInequity aversionInequalityRisk aversion (psychology)PoliticsHealth equityEconomic inequality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article summarizes areas of methodological agreement about health inequality aversion and proposes a research agenda to strengthen methods and international evidence to inform priority setting. METHODS: This article arises from a workshop in November 2024 that brought together methodologists and applied researchers fr12 countries, including ethicists, physicians, epidemiologists, and health economists. The workshop comprised methods and research application presentations culminating in a guided discussion to gain consensus on methods and research agenda. RESULTS: Participants agreed that (1) the magnitude of health inequality aversion may depend on the concept of inequality used; (2) both the concept and magnitude of aversion may vary by decision-making context; (3) pre-existing preferences are often incomplete or internally inconsistent; (4) comparisons across broad ordinal categories of inequality aversion are more robust than point estimates; (5) underlying social value judgments should be clearly communicated to decision makers and the public; (6) health inequality aversion is relevant across a wide range of social decisions; and (7) an international database of estimates would facilitate data sharing and comparability. The proposed research agenda prioritizes investigation into (1) the nature and shape of inequality aversion; (2) how the choice of health measure influences responses; (3) interactions among multiple dimensions of social disadvantage; (4) cultural variation in the understanding of health inequality; (5) reasons underpinning quantitative responses; (6) framing effects; and (7) the validity and representativeness of elicited preferences. CONCLUSIONS: There are substantial opportunities to advance methods so that estimates of health inequality aversion can routinely inform decision making. Progress will require interdisciplinary collaboration beyond health economics, medicine, and ethics, drawing on disciplines such as political science, psychology, and sociology, and application across a wider range of settings.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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