Notice bibliographique
Résumé
This is the last in a series of five articles Measuring quality of life has an important place in health care, but what about when life has no quality? Or worse? From an ethical perspective there are two areas in which these issues have been extensively explored: termination of pregnancy and end of life decision making for competent and non-competent adults. One way in which quality of life is sometimes introduced to decision making is through the concept of “a life not worth living.” The seemingly logical conclusion is that lives not worth living may not be worth creating or saving. This final paper in the series debates the problems—both the practical difficulties of measurement and ethical issues—associated with measuring quality of life in situations in which lives have been judged to have no quality. #### Summary points There are no quality of life measures that reliably identify patients who feel that life is not worth living Basing management decisions on such measures requires extreme caution because of the fluctuating nature of patients' valuations of life and their desire for death Patients who are dying may find some quality in life, even when their quality of life as assessed by current measures is abysmal The use of proxies to determine whether a life is worth living is problematic because of the possible disparity between an observer's assessment and the patient's own valuation Both patients and their proxies have identified health states that they consider to be worse than death If a pregnancy is terminated because the fetus has an abnormality we will never know for sure whether the life in question would have been worth living. However, we allow lives to be terminated if they are predicted to be of low (or maybe only slightly diminished) quality. We base these decisions not only, …
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».