OPIOID-DEPENDENT MOTHERS IN MEDICAL DECISION MAKING ABOUT THEIR INFANTS’ TREATMENT: WHO IS VULNERABLE AND WHY?
Notice bibliographique
Résumé
Infants born to opioid-dependent women are typically admitted to neonatal intensive-care units for management of neonatal abstinence syndrome (NAS), and their treatment requires medical decision making. It is not only the infants’ vulnerability, in terms of their incompetence and medical condition, that is present in those circumstances, but also the mothers’ situational vulnerability, which arises with the possibility of their engagement in medical decision making regarding their infants. Vulnerability is a concept that has often, if not always, been traced back to individuals. In this paper, we suggest that in some cases evaluations and attributions of vulnerability to either individuals or populations fall short of capturing all aspects of vulnerability. We ask whether this individual-based evaluation is sufficient for identifying all the vulnerabilities arising in the situation. Moreover, we suggest that the “unit” of vulnerability attribution, typically a person who is a likely target of harm and/or moral violations, should not simply be reduced to the individual. Rather, the unit should in some cases be seen as constituted by an entity that is interpersonal in nature. The kind of real vulnerability that we identify in this paper is inherently embedded in a dyadic relationship, and notions of vulnerability that decompose social relations into individuals run the risk of missing the vulnerability in question. We elaborate this kind vulnerability by discussing of role of opioid-dependent mothers in decision making about their infants’ treatment.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».