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Enregistrement W2110724006 · doi:10.1177/1477750913517571

Informal ethics consultations in academic health care settings: A quantitative description and a qualitative analysis with a focus on patient participation

2014· article· en· W2110724006 sur OpenAlexaffabout
Abraham Rudnick, Luljeta Pallaveshi, Robert Sibbald, Cheryl Forchuk

Notice bibliographique

RevueClinical Ethics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisHealth careFocus groupEthics of careQualitative researchResearch ethicsNursingQualitative propertyMedicinePsychologySociologySocial sciencePolitical sciencePsychiatryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Ethics consultations are established in contemporary health care. Informal ethics consultations often occur and are possibly beneficial, yet they have not been empirically studied. We sought to describe features of informal ethics consultations and to identify facilitators and disruptors of patient participation in such ethics consultations. Methods We used a mixed methods (quantitative and qualitative) evaluation design and conveniently sampled 64 sequential informal ethics consultations over a period of 3 years in two academic health care centers in one city in Canada. Data were collected by the two participating ethicists. We used statistical description for the quantitative data and thematic analysis for the qualitative data. Results Patients participated in only two (3%) of the informal ethics consultations. Factors that disrupted patient participation in ethics consultations were related to patients’ issues (mental impairments), family issues (family withholding information from the patient), and team members’ issues (efficiency considerations). Conclusion Informal ethics consultations may be used for ethics capacity building of health care providers rather than for engagement with addressed patients. Further research on informal ethics consultations is required, including in different sites.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,358
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,358
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,437
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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