Comparação do código de ética médica do Brasil e de 11 países
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Compare the Code of Medical Ethics of the Federal Council of Medicine of Brazil with codes from 11 different countries, with the purpose of improving the comprehension of their structure and contribute to the achievement of their objectives. METHODS: Codes from five continents and 11 countries: Argentina, Chile, Canada, United States, Portugal, United Kingdom, South Africa, Egypt, China, India, and Australia were studied. Information was obtained from the Internet, by accessing sites of regulatory agencies and medical associations. Codes were described and compared according to information about the setting-up organization, spatial scope, compulsory extent, date of enforcement, organizational rules and auxiliary documents. RESULTS: The codes of ethics studied were: 59% created by the medical regulatory agency of the country, 92% of national scope, 67% compulsive for all physicians and 73% were last updated after the year 2000. A relation between the setting-up organization and the compulsory extent and spatial scope of the codes was observed. Need for systematic updating of the codes was noted. Updating is often carried out through auxiliary documents, however, there may be difficulties in making these contents known. The possibility of organizing the guidelines by topics, each followed by a small text was considered. CONCLUSION: This study presented suggestions for the Code of Medical Ethics of Brazil: conduct a review and an update of the code, organize the guidelines, including explanations and justifications, separate the ethical resolutions and finally improve its divulgation.
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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 | 0,007 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».