NAVIGATING THE MURKY INTERSECTION BETWEEN CLINICAL AND ORGANIZATIONAL ETHICS: A HYBRID CASE TAXONOMY
Notice bibliographique
Résumé
Ethical challenges that arise within healthcare delivery institutions are currently categorized as either clinical or organizational, based on the type of issue. Despite this common binary issue-based methodology, empirical study and increasing academic dialogue indicate that a clear line cannot easily be drawn between organizational and clinical ethics. Disagreement around end-of-life treatments, for example, often spawn value differences amongst parties at both organizational and clinical levels and requires a resolution to address both the case at hand and large-scale underlying system-level confounders. I refer to issues that contain elements of both clinical and organizational issues as hybrids and propose a new taxonomy to characterize hybrid cases. I contend that salient contextual features of an ethical issue, such as where it is identified, who it impacts and where it is ideally resolved in relation to its scope of impact, should inform procedure. Implementation of a Hybrid taxonomy viewing ethical issues as existing on a continuum furthers that end. The primary goals are to 1) systematize thinking about ethical issues that arise within healthcare delivery institutions and 2) allow the content of the ethical challenge to drive the process, rather than continuing to rely on the traditional binary issue-based choice. Failure to capture the complexity of hybrid situations perpetuates incomplete information and ultimately an inchoate resolution that creates more questions than answers.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».