Polarity in healthcare priority setting: a comparative analysis of attitudes among Finnish physicians, dentists, MPs, and citizens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective is to study the differences and similarities in public healthcare priority setting attitudes among Finnish physicians, dentists, members of the parliament (MPs), and citizens. Additionally, we explore the correlation of socio-demographic factors with attitudes among the citizens. A comprehensive study including the views of all relevant stakeholder groups has been lacking, and the attitudes of dentists and parliamentarians have not been studied previously. METHODS: Our study design employs a cross-sectional survey and comparative analysis to examine the attitudes of citizens, physicians, dentists, and MPs. The online attitude surveys were conducted in Finland between January and March 2022. The survey sample consisted of 1,500 physicians (240 answered), 500 dentists (177), 200 MPs (27) and 2,794 citizens (1,001). Using Pandas for cross-tabulation and the Pearson Chi-square test for significance at a 95% confidence level, we compared attitudes across stakeholder groups and demographic variables like age, gender, and income. We measured the strength of relationships using Cramer’s V, considering only effects larger than 0.10 to be meaningful. RESULTS: We found significant differences in priority setting attitudes among physicians, dentists, MPs, and citizens. Physicians and dentists were more accepting, while citizens had a more negative attitude. In terms of specific priority setting principles, the most significant differences between stakeholder groups were related to views on individuals’ health behaviour. The study also revealed differences between physicians and dentists. Citizens, especially more vulnerable groups, had a more negative attitude towards priority setting in general compared to specific principles. Age, education, labour market position and income had a weak but significant association with citizens’ attitudes towards priority setting. CONCLUSIONS: We found that citizens’ attitudes towards prioritising and rationing health services differ significantly from those of healthcare professionals and politicians. The results emphasise the complex nature of the priority setting debate and draw attention to how different groups are involved in healthcare decision-making and methods used for their inclusion. The findings encourage facilitating discussions among stakeholders to inform them of the realities and advantages of priority setting, thereby increasing its acceptability and legitimacy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».