Hospital policy on appropriate use of life-sustaining treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the issues faced, and how they were addressed, by the University of Toronto Critical Care Medicine Program/Joint Centre for Bioethics Task Force on Appropriate Use of Life-Sustaining Treatment. The clinical problem addressed by the Task Force was dealing with requests by patients or substitute decision makers for life-sustaining treatment that their healthcare providers believe is inappropriate. DESIGN: Case study. SETTING: The University of Toronto Joint Centre for Bioethics/Critical Care Medicine Program Task Force on Appropriate Use of Life-Sustaining Treatment. PARTICIPANTS: The 24-member Task Force included physician and nursing leaders from five critical care units, bioethicists, a legal scholar, a health administration expert, a social worker, and a hospital public relations professional. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Our specific lessons learned include a) a policy focus on process; b) use of a negotiation and mediation model, rather than a hospital ethics committee model, for this process; and c) the policy development process is itself a negotiation, so we recommend equal involvement of interested groups including patients, families, and the public. CONCLUSIONS: This article describes the key issues faced by the Task Force while developing its policy. It will provide a useful starting point for other groups developing policy on appropriate use of life-sustaining treatment.
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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 | 0,087 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».