Discussing the Limits of Confidentiality: The Impact of Criminalizing HIV Nondisclosure on Public Health Nurses' Counseling Practices
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, there have been a growing number of criminal HIV nondisclosure cases where public health records have been subpoenaed to aid in police investigations and/or to be presented in court as evidence against HIV-positive persons. This has led some to suggest that nurses provide explicit warnings about the limits of confidentiality in relation to crimes related to HIV nondisclosure, while others maintain that a robust account of the limits of confidentiality will undermine the nurse–client relationship and the public health goals of reducing HIV/sexually transmitted infection transmission. This article engages with this issue by exploring whether and how public health nurses endeavor to control information about the limits of confidentiality at the outset of HIV posttest counseling. The data indicate variation in practices, as nurses pragmatically balance ethical and professional concerns; although some nurses intentionally withhold information about the risk of subpoena, others report talking to clients about confidentiality in ways that focus on the risk of harm associated with criminalization. The discussion argues that practice variation also illuminates medico-legal relations between health care and the criminal justice system. Data are drawn from qualitative interviews with 30 nurses working at four public health units in Ontario.
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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 | 0,036 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,023 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».