(Mis)understandings and uses of ‘culture’ in bioethics deliberations over parental refusal of treatment: Children with cancer
Notice bibliographique
Résumé
We developed this study to examine the issue of parental refusal of treatment, looking at the issue through a cultural competence lens. Recent cases in Canada where courts have declined applications by clinicians for court orders to overrule parental refusal of treatment highlight the dispute in this area. This study analyses the 16 cases of a larger group of 24 cases that were selected by a literature review where cultural or religious beliefs or ethnic identity was described as important reasons behind the refusal. The most significant finding was that nearly all of the cases cited unacceptable side effects as the main reason for declining treatment. We then analysed the detail of the cases and concluded that in the first instance a skilled clinical approach to develop an agreed management plan is by far the best approach. In the event that agreement cannot be reached we recommend engaging a mediator to help the clinician and parents/child to find an agreeable way forward. We argue that the option of seeking a court order was of significant detriment to many of the children in our cases and that this option should be used sparingly. There is a need for empirical research on the outcome of cases where a court order is sought.
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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 | 0,050 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,033 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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; 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 ».