Notice bibliographique
Résumé
Risk tells us that uncertainty exists about a specific outcome.1 Particularly when great uncertainty exists about the outcome of a procedure, the communication of risk is challenging and difficult. Medical jargon and statistics have been employed to project scientific objectivity to help manage the emotional load that often accompanies discussions in which great uncertainty exists. These approaches may create distance between physicians and patients and raise questions about informed consent. Interestingly, little attention has been focused on this physician–patient interaction, leaving best practice about the communication of high risk unknown.2 How then are we to proceed to discuss risk with our patients? In the 1 August issue of Heart , Schaufel et al 3 bravely explored the nature of patient–physician dialogues about high-risk cardiac procedures. The authors invited us to consider that communication regarding high-risk procedures is about more than the procedure and the likelihood of complications and death; it is about unspoken aspects of the human condition for both the patient and the physician. It is particularly striking that these critical conversations were of relatively short duration—6–16 minutes. This is somewhat staggering if one considers the complexity of the legal, ethical and existential aspects involved in the course of communicating risk and obtaining informed consent. Communicating risk places great demands on both the physician and the patient. Complicated information must be translated by the physician using words or numbers that the individual before him can comprehend; the information must be imparted in a way that the physician …
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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 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».