Physician characteristics influence the trends in resuscitation decisions at different ages
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We examined how physicians in different medical specialties would evaluate treatment decisions for vulnerable patients in need of resuscitation. METHODS: A survey depicting six acutely ill patients from newborn infant to aged, all in need of resuscitation with similar prognoses, was distributed (in 2009) to a representative sample of 1650 members of the Norwegian Medical Association and 676 members of the Norwegian Pediatric Association. RESULTS: There were 1335 respondents (57% participation rate). The majority of respondents across all specialties thought resuscitation was in the best interest of a 24 weeks' gestation preterm infant and would resuscitate the patient, but would also accept palliative care on the family's demand. Accepting a family's refusal of resuscitation was more common for the newborn infants. Specialists were overall similar in their answers, but specialty, age and gender were associated with different answers for the patients at both ends of the age spectrum. CONCLUSION: Resuscitation decisions for the very young do not always seem to follow the best interest principle. Specialty and personal characteristics still have an impact on how we consider important ethical issues. We must be cognisant of our own valuations and how they may influence care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».