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Enregistrement W2083357184 · doi:10.1353/nib.2013.0059

How Contextual and Relational Aspects Shape the Perspective of Healthcare Providers on Decision Making for Patients With Disorders of Consciousness: A Qualitative Interview Study

2013· article· en· W2083357184 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Rodrigue, Richard J. Riopelle, James L. Bernat, Éric Racine

Notice bibliographique

RevueNarrative Inquiry in Bioethics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerspective (graphical)Qualitative researchConsciousnessHealth carePsychologyPersistent vegetative stateClinical decision makingMedicineSociologyMinimally conscious stateFamily medicineComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disorders of consciousness (DOC) are a family of related neurological syndromes characterized by deficits of varying degrees of wakefulness (e.g., sleep-wake cycles and arousal) or awareness (e.g., reacting to stimuli, interacting with the environment). Although coma rarely persists for more than a few weeks, some patients remain in a subsequent vegetative state or a minimally conscious state for months or years. Caring for patients with DOC raises ethical questions, but the perspectives of healthcare providers on these questions remain poorly documented. We conducted a qualitative study involving healthcare providers with different backgrounds. Semistructured interviews were used to explore attitudes toward ethical issues. We found that contextual (e.g., time, resource allocation) and relational aspects (e.g., communication process, families) shaped how ethical challenges surfaced and were managed. We call for greater awareness of contextual, institutional and social aspects and focus on these issues in training programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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