Respectful involvement of children in medical decision making
Notice bibliographique
Résumé
H is a bright, loving, 11-year-old child who has been treated for osteosarcoma. Her left arm has been amputated and she was given a course of chemotherapy. She has been cancer free for 18 months and is doing well in school. She is self-conscious about her prosthesis and sad because she had to give away her cat, Snowy, to decrease her risk of infection. Recent tests indicate that the cancer has recurred and metastasized to her lungs. Her family is devastated by this news but do not want to give up hope. However, even with aggressive treatment, H's chances for remission are less than 20%. H adamantly refuses further treatment. In the first round of treatment, she had initially acquiesced to the treatment but ultimately struggled violently when it was administered. She distrusts her healthcare providers and is angry with them and her parents. She protests, "You already made me give up Snowy and my arm. What more do you want?" Her parents insist that treatment must continue. At the request of her physician, a psychologist and psychiatrist conduct a capacity assessment. They agree that H is incapable of making treatment decisions; her understanding of death is immature and her anxiety level very high. Nursing staff are reluctant to impose treatment. In the past, H's struggling and the need to restrain her caused them serious concern.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».