Neuroimaging for Disorders of Consciousness: Ethical Priorities in Research, Policy, and Translation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acquired brain injury is a critical health problem in Canada, placing greater demands on health resources as improvements in intensive care lead to more patients in long-term care. Clinical diagnosis of patients with disorders of consciousness remains difficult, but advances in neuroimaging research have the potential to reshape clinical management of such patients or provide unprecedented ways to communicate with them. Building on our earlier work, this study identifies ethically salient priorities for research and policy before translation of this promising technology. Methods: We interviewed 27 Canadian researchers, ethicists, lawyers, practitioners, allied health care professionals, and patient advocacy leaders, with expertise in neuroimaging or disorders of consciousness. Interviews were semi-structured and data were analyzed for emergent themes. Results: Participants were optimistic that neuroimaging could lead to improved clinical care. They discussed mitigating the risks of misinterpreting results and communication, creating guidelines for clinical use, and defining legal competence in this neuroimaging context as key ethical priorities for translation. Conclusions: The transition of neuroimaging techniques for disorders of consciousness from research to clinical care may yield substantial benefits to these patients, but first requires resolution of research, policy, and translational issues.
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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 | 0,231 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,087 |
| Communication savante | 0,026 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».