Resolving disagreement during end of life care in the critical care unit: The case for communication not arbitration
Notice bibliographique
Résumé
Clinical medicine tries to resolve the uncertainties of diagnosis and prognosis. The natural history of the illness is repeatedly examined using both our own knowledge base and that of our colleagues. This is an iterative hypothesis testing process that starts with the history and physical examination and progresses with increasingly complex tests. Thus, the uncertainty of diagnosis and prognosis is diminished but never absolutely eliminated because of the limits of both our knowledge and our tests. Our scientific hypothesis testing, using the reductionist process, by which the whole can be deduced from the sum of its parts, has some human limitations. Science deals with generalities that strive to be objective and value free. In contradistinction, the patient is a unique individual, with deeply embedded personal values, whose wholeness is greater than the sum of his/her parts. For example, the patient may have qualities with descriptors such as insightful, tender, suffering or anxious. Thus, there is often a tension between medicine and science as well as a tension between the wishes of the patient, or Substitute Decision Maker (SDMs), and those of the health care team.
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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 | 0,029 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,058 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».