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Enregistrement W6939845052 · doi:10.6084/m9.figshare.c.7192306.v1

“It’s hard to say anything definitive about what severity really is”: lay conceptualisations of severity in a healthcare context

2024· other· en· W6939845052 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Thematic analysisNorwegianHealth carePerceptionMEDLINEPublic healthSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Demand for healthcare outweighs available resources, making priority setting a critical issue. ‘Severity’ is a priority-setting criterion in many healthcare systems, including in Norway, Sweden, the Netherlands, and the United Kingdom. However, there is a lack of consensus on what severity means in a healthcare context, both in the academic literature and in policy. Further, while public preference elicitation studies demonstrate support for severity as a relevant concern in priority setting, there is a paucity of research on what severity is taken to mean for the public. The purpose of this study is to explore how severity is conceptualised by members of the general public. Methods Semi-structured group interviews were conducted from February to July 2021 with members of the Norwegian adult public (n = 59). These were transcribed verbatim and subjected to thematic analysis, incorporating inductive and deductive elements. Results Through the analysis we arrived at three interrelated main themes. Severity as subjective experience included perceptions of severity as inherently subjective and personal. Emphasis was on the individual’s unique insight into their illness, and there was a concern that the assessment of severity should be fair for the individual. The second theme, Severity as objective fact, included perceptions of severity as something determined by objective criteria, so that a severe condition is equally severe for any person. Here, there was a concern for determining severity fairly within and across patient groups. The third theme, Severity as situation dependent, included perceptions of severity centered on second-order effects of illness. These included effects on the individual, such as their ability to work and enjoy their hobbies, effects on those surrounding the patient, such as next of kin, and effects at a societal level, such as production loss. We also identified a concern for determining severity fairly at a societal level. Conclusions Our findings suggest that severity is a polyvalent notion with different meanings attached to it. There seems to be a dissonance between lay conceptualisations of severity and policy operationalisations of the term, which may lead to miscommunications between members of the public and policymakers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,055
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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