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Enregistrement W2049226567 · doi:10.1111/j.1440-1630.2009.00826.x

Navigating ethical discharge planning: A case study in older adult rehabilitation

2009· article· en· W2049226567 sur OpenAlexaff
Evelyne Durocher, Barbara E. Gibson

Notice bibliographique

RevueAustralian Occupational Therapy Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmNormativeReflexivityConsistency (knowledge bases)PsychologyEthical issuesRehabilitationHealth careIdentification (biology)MedicineNursingSocial psychologySociologyEngineering ethicsPolitical scienceLawComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ethical issues are becoming more complex as individuals live longer with increased disability and medical needs. This article elucidates common ethical issues encountered in discharge planning with older adults. METHODS: We conducted normative ethical analysis of a clinical case using methods of philosophical inquiry, including thick description, reflexivity, conceptual clarification and examination of competing arguments for internal consistency. RESULTS: The analysis demonstrates how health-care teams struggle to balance protection from harm while honouring informed choices. We argue that ethical discharge planning requires judicious identification of client values, even if these conflict with team determinations of best interests. CONCLUSION: Dialogue is needed to identify risks, help clients determine their personal level of acceptable risk and determine provisions to minimise risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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