Les critères de bris d’égalité des protocoles de priorisation pour l’accès aux soins intensifs adultes dans un contexte de crise pandémique COVID-19 : une étude mixte
Bibliographic record
Abstract
Des critères de bris d’égalité ont été envisagés dans certains protocoles de priorisation au cours de la pandémie de COVID-19 pour la prise de décision concernant l'admission de patients adultes en soins intensifs, face à une pénurie potentielle de ressources limitées. Ces critères seraient appliqués dans le cas où deux ou plusieurs patients ayant un pronostic de survie similaire auraient besoin de soins intensifs et qu'une seule place serait disponible. L'objectif de ces critères était de minimiser les décisions arbitraires à propos de l'admission des patients tout en essayant de sauver autant de vies que possible et de faciliter la prise de décision des intervenants dans un environnement chaotique. Cependant, ces critères se sont avérés controversés. C'est pourquoi cette thèse a d'abord cherché à comprendre le point de vue de la population sur ces critères. Un examen de la portée a été réalisé afin d'obtenir une vue d'ensemble des perspectives du public obtenues par le biais de diverses méthodes de consultation publique. Nos résultats montrent que la majorité du public consulté donnerait la priorité aux patients plus jeunes, l'âge du patient étant important pour eux à la fois indirectement et directement dans l'allocation de la seule ressource sanitaire disponible. Leurs valeurs morales prédominantes étaient l'équité, la solidarité et l'égalité. L'Ontario et le Québec sont deux provinces qui ont développé des protocoles de priorisation incluant des critères de bris d’égalité dans leurs algorithmes d'admission aux soins intensifs. Il était nécessaire de connaître le point de vue de la population sur ces critères dans le cadre de leurs nouvelles stratégies de santé. Ces protocoles ont été soumis à une délibération démocratique en ligne durant l'été 2022. La deuxième étude de cette thèse porte sur les résultats qualitatifs de cette délibération démocratique, spécifiquement sur ces critères de bris d’égalité. Le public participant a réfléchi à ces critères, en fournissant des arguments pour et contre afin de justifier leur acceptation. Cette étude montre que la majorité des citoyens consultés soutient la priorité accordée aux jeunes patients, compte tenu du respect de l'équité intergénérationnelle et de l'efficacité dans la gestion des ressources sanitaires. L'intégration de la perspective utilitaire et de la perspective égalitaire était prédominante. Ces perspectives étaient accompagnées par de multiples valeurs. La troisième étude de cette thèse a comporté une évaluation de la qualité de la délibération démocratique en ligne avec des citoyens du Québec et de l'Ontario. Cette évaluation a été réalisée du point de vue du public participant. Cette étude à méthodes mixtes a démontré les avantages de cette modalité virtuelle, tels que le caractère inclusif et le confort des participants à partager leurs arguments lors de la délibération. Dans l'ensemble, la qualité axée sur l'efficacité du processus délibératif virtuel a été jugée satisfaisante par les participants sous trois aspects : apprendre de nouvelles informations, comprendre l’information sur priorisation et réfléchir pour le bien commun. Certains participants ont fait état d'un changement de perspective après la délibération. Ce projet a permis d'approfondir la réflexion sur ces critères et de prouver que la délibération en ligne peut être une alternative prometteuse dans une situation de pandémie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.352 | 0.531 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.005 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".