Mind over matter: Using law psychology to optimize conflict resolution in health care
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the potential for conflicts has risen proportionally with the increasing complexity of service delivery in health care. Despite this evolving reality, options for dispute resolution have remained relatively unchanged across Canada. Adequate mechanisms to deal with access-to-care issues lead not only to better patient care, but also instill, to various degrees, more accountability and fairness in health care systems. This thesis seeks to answer the following question: What is the optimal conflict resolution mechanism for access-to-care issues in Canada? Access to care is the major concern in Medicare. This crucial issue arises in a context of changing expectations, economic pressures, increased scrutiny of government design and of physicians' authority as well as a call for greater citizens' participation and heightened concern about the sustainability of the system. This question is examined at the cusp of the fields of law and psychology, and of the sectors of health care and conflict resolution. The Law and Psychology Approach (LPA), a novel approach in legal scholarship, is the lens through which answers are sought. Grounded in the reality of human behaviour and decision-making, it explores how people react, based on empirical studies in psychology, to and within legal institutions and how effective these institutions are in achieving certain goals. LPA reveals important influences on human judgment and choices that are not found in other approaches. Its specific relevance for law and policy lies in its quality as a solid predictive and analytical tool. LPA works by defining a normative standard and then exploring, based on systematic biases and heuristic decision-making, to what extent that standard can be achieved. In this thesis, the normative standard is the potential for different conflict resolution mechanisms to enhance fairness and accountability in health care. This quest for optimality in conflict resolution for access-to-care issues turns out to be an intricate path of which the present work provides just a glimpse. Adversarial and less adversarial dispute resolution mechanisms---like courts and ombudsmen---end up working best in combination, and there is inherent value in mixing specialized and non-specialized mechanisms in health care.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,049 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».