Physician-Assisted Suicide and Euthanasia: Can You Even Imagine Teaching Medical Students How to End Their Patients' Lives?
Notice bibliographique
Résumé
The peer-reviewed literature includes numerous well-informed opinions on the topics of euthanasia and physician-assisted suicide. However, there is a paucity of commentary on the interface of these issues with medical education. This is surprising, given the universal assumption that in the event of the legalization of euthanasia, the individuals on whom society expects to confer the primary responsibility for carrying out these acts are members of the medical profession. Medical students and residents would inevitably and necessarily be implicated. It is my perspective that everyone in the profession, including those charged with educating future generations of physicians, has a critical interest in participating in this ongoing debate. I explore potential implications for medical education of a widespread sanctioning of physician-inflicted and physician-assisted death. My analysis, which uses a consequential-basis approach, leads me to conclude that euthanasia, when understood to include physician aid in hastening death, is incommensurate with humanism and the practice of medicine that considers healing as its overriding mandate. I ask readers to imagine the consequences of being required to teach students how to end their patients' lives and urge medical educators to remain cognizant of their responsibility in upholding long-entrenched and foundational professional values.
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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 | 0,012 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».