Concluding Comments: Maximizing Good Patient Care and Minimizing Potential Liability When Considering Complementary and Alternative Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Our goal for this supplemental issue of Pediatrics was to consider what practitioners, parents, patients, institutions, and policy-makers need to take into account to make good decisions about using complementary and alternative medicine (CAM) to treat children and to develop guidelines for appropriate use. We began by explaining underlying concepts and principles in ethical, legal, and clinical reasoning and then used case scenarios to explore how they apply and identify gaps that remain in practice and policy. In this concluding article, we review our major findings, summarize our recommendations, and suggest further research. We focus on several key areas: practitioner and patient/parent relationships; decision-making; dispute resolution; standards of practice; hospital/health facility policies; patient safety; education; and research. Ethical principles, standards, and rules applicable when making decisions about conventional care for children apply to decision-making about CAM as well. The same is true of legal reasoning. Although CAM use has seldom led to litigation, general legal principles relied on in cases involving conventional medical care provide the starting point for analysis. Similarly, with respect to clinical decision-making, clinicians are guided by clinical judgment and the best interests of their patient. Whether a therapy is CAM or conventional, clinicians must weigh the relative risks and benefits of therapeutic options and take into account their patient's values, beliefs, and preferences. Consequently, many of our observations apply to conventional and CAM care and to both adult and pediatric patients.
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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 | 0,017 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».