When physicians forego the doctor–patient relationship, should they elect to self-prescribe or curbside? An empirical and ethical analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The American Medical Association, the British Medical Association and the Canadian Medical Association have guidelines that specifically discourage physicians from self-prescribing or prescribing to family members, but only the BMA addresses informal prescription requests between colleagues. OBJECTIVE: To examine the practices of paediatric providers regarding self-prescribing, curbsiding colleagues, and prescribing and refusing to prescribe to friends and family. METHODS: 1086 paediatricians listed from the American Academy of Paediatrics 2007 web-based directory were surveyed. RESULTS: 44% (430/982) of eligible survey respondents returned usable surveys. Almost half (198/407) of respondents had prescribed for themselves. An equal number (198/411) had informally requested a prescription from a colleague. Three-quarters (325/429) stated they had been asked to prescribe a prescription drug for a first-degree or second-degree relative, and 51% (186/363) had been asked by their spouse. Eighty-six per cent (343/397) stated that they had refused to write a prescription on at least one occasion for a friend or family member. The following reasons "strongly influenced" their decision to refuse a prescription request: (1) outside of provider's expertise (88%); (2) patient's need for his or her own physician (70%); (3) not medically indicated (69%); (4) need for a physical examination (65%). CONCLUSION: These data confirm that most physicians have engaged in self-prescribing or curbside requests for prescriptions. It can be argued that curbsiding is more morally problematic than self-prescribing because it implicates a third party, and should be discouraged regardless of whether the requester is a colleague, family member or friend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».