Top 10 health care ethics challenges facing the public: views of Toronto bioethicists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are numerous ethical challenges that can impact patients and families in the health care setting. This paper reports on the results of a study conducted with a panel of clinical bioethicists in Toronto, Ontario, Canada, the purpose of which was to identify the top ethical challenges facing patients and their families in health care. A modified Delphi study was conducted with twelve clinical bioethicist members of the Clinical Ethics Group of the University of Toronto Joint Centre for Bioethics. The panel was asked the question, what do you think are the top ten ethical challenges that Canadians may face in health care? The panel was asked to rank the top ten ethical challenges throughout the Delphi process and consensus was reached after three rounds. DISCUSSION: The top challenge ranked by the group was disagreement between patients/families and health care professionals about treatment decisions. The second highest ranked challenge was waiting lists. The third ranked challenge was access to needed resources for the aged, chronically ill, and mentally ill. SUMMARY: Although many of the challenges listed by the panel have received significant public attention, there has been very little attention paid to the top ranked challenge. We propose several steps that can be taken to help address this key challenge.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,122 | 0,633 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découle