Diagnosis Disclosure of Prodromal Alzheimer Disease-Ethical Analysis of Two Cases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to a recent proposal for revised diagnostic criteria for Alzheimer disease, the diagnosis could be made even in the absence of impairment of social function or daily life activities, provided positivity of one or more abnormal biomarkers. The use of the new proposed diagnostic criteria raises ethical issues and needs to be carefully evaluated. METHOD: We describe two clinical cases of prodromal Alzheimer's disease and discuss the diagnosis disclosure, taking into consideration several issues: (i) the issue of the boundary between well founded research procedures and clinical practice, (ii) the issue of the fuzziness of the concepts of scientific evidence and scientific uncertainty, (iii) the issue of patient's autonomy and patient's best interest, and (iv) the issue of the patients' specific personal and social context. RESULTS: The degree of informativeness of the proposed diagnostic criteria for the single patient is already such as to deserve high regard in making the diagnosis and in the diagnosis disclosure process. During the disclosure process, the physician needs to take into account both what is known and what it is not sufficiently known. The patient's personal and environmental conditions should drive the physician to partial or full diagnostic disclosure, or delay communication. CONCLUSION: We proposed two different diagnosis disclosure processes, on the basis of the common neurological features and of the different global clinical situations, socio-personal contexts and attitudes towards the communication of the diagnosis.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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; 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 ».