24/03/2025
I dag kom det ut en ny artikkel fra Tjenesten og Meg. Den er skrevet av Fafo-forskerne Anne Kielland, Jing Liu, og Guri Tyldum, i samarbeid med Leonard A Jason fra DePaul University. Artikkelen er basert på analyser av surveyresultatene våre og har både praktiske og metoderelaterte implikasjoner:
Praktisk: Artikkelen har et tydelig og viktig forskningsfunn, som er at utdanningsnivå påvirker hvorvidt mennesker med samme symptomer får spesialisthelsetjenestens G93.3 diagnose. At høyere utdanning gjør at man lettere og/eller raskere får diagnosen støtter en hypotese om at mindre ressurssterke pasienter diskrimineres i helsesystemet vårt.
Dette resultatet utfyller funnene til Sintefforskerne Kjartan Saarheim Anthun og Geir Hillestad i en tidligere registerdataanalyse under prosjektet. I registrene fant de en overvekt av G93.3-pasienter fra en sterkere sosioøkonomisk bakgrunn, og forbant funnet med utfordringene mange kan oppleve med å manøvrere i et komplisert helse- og velferdssystem («health literacy»).
Metode: Artikkelen spiller dernest en rolle i en viktig metodedebatt tilknyttet ME. Hvor finner man et representativt og godt definert utvalg av ME-syke som møter Canadakriteriene, når underdiagnostisering er utbredt, og det vi har av diagnoseregistre har et slikt sosioøkonomisk bias?
Denne utfordringen var utgangspunktet for valget vårt av metoden Respondent-Driven Sampling i surveyen under prosjektet, som vi også tidligere har publisert funn fra. Mye av den nye artikkelen handler om styrker og svakheter ved denne metoden, og den svarer derfor samtidig på kritikk som har blitt rettet mot utvalget.
Surveyen til Tjenesten og MEg representerer det til dags dato eneste eksisterende forsøket på å produsere et representativt utvalg av pasienter som møter Canadakriteriene. Vi har ikke sett forslag til andre metodetilnærminger som skulle kunne løse oppgaven bedre. I artikkelen forklarer vi hvorfor vi mener dette.
https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/13591053251325690
