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Enregistrement W2883648570 · doi:10.1016/b978-0-12-815966-8.00010-2

Case Report #10—Euthanasia (Assisted Suicide) or Palliative Sedation

2018· book-chapter· en· W2883648570 sur OpenAlexaff
Gilles Plourde

Notice bibliographique

RevueProstate Cancer · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityPalliative careMedicineRight to diePsychiatryAssisted suicideDeath with dignityQuality of life (healthcare)PsychologyPsychotherapistNursingLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The end of life is a difficult moment for patients who are suffering both physically and mentally. Many are requesting euthanasia when they are suffering too much, but this is not easy to obtain, as there are many pros and cons within the medical community and the society regarding euthanasia. As a result, many dying patients will not receive euthanasia even though they strongly request it. Helping patients to die when they are suffering too much should be considered part of good care. Fortunately, we also have palliative care that helps patient manage pain until they die. Euthanasia and palliative care respects the principle of patient dignity, which does not depend on the patient’s usefulness to the society. Instead, human dignity is based on the inherent worth of each human; a value that must not be influenced by external factors. Being human confers a dignity and the right to choose to continue to live with pain or to die in peace; it is not control, but acceptance. It is important to provide people who suffer with the compassion and assistance they need in order to move them toward acceptance until the time of death. The last theme of this chapter discusses the role of cannabis as a good alternative for patients suffering from chemotherapy-induced nausea and vomiting, cancer-associated pain, anorexia and cachexia syndrome, insomnia, depression, and anxiety. However, we recommend the medical-based cannabis for better quality, though the prescription should be performed on a case-by-case basis by a qualified physician.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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