Increasing Interest and Demand? Is Our System Well-Enough Prepared for Policy Change?
Notice bibliographique
Résumé
The article co-authored by Maureen Taylor and Sandra Martin raises important issues that are resulting in new debate and attention in our thinking concerning physician-assisted death. It is likely that a change in policy is forthcoming, especially with the emerging force of a growing demographic who value personal choice and autonomy and are well-versed in the range of medical technologies and practices available. The issue of physician-assisted death cannot be understood apart from considering current models of healthcare and the role of adequate supportive care and psychosocial support. Despite having access to research and frameworks to inform quality palliative care, as well as communication competencies and guidelines to assist practitioners in the management of debilitating symptoms, our current healthcare system consists of healthcare professionals who continue to be challenged in their abilities to alleviate complex and challenging symptoms and distress. We will need to carefully assess our systems and plan well ahead for changes in policy to provide optimal, ethical and safe approaches to the offering of services around assisted death as an option for end-of-life care.
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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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».