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Enregistrement W2903660685 · doi:10.3389/fpsyt.2018.00678

Medical Assistance in Dying: Challenges for Psychiatry

2018· article· en· W2903660685 sur OpenAlexafffund
Roland M. Jones, Alexander I. F. Simpson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Psychiatry, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMental illnessAutonomyPsychiatryPermissiveTerminally illPerspective (graphical)MedicinePhysical illnessMental healthPsychologyPalliative careNursingLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical Assistance in Dying (MAiD), which comprises euthanasia and medically assisted suicide, is practiced in a growing number of countries and jurisdictions. In countries where it is permitted, the individual who requests it must be experiencing severe pain and suffering, but not all countries require the individual to be terminally ill. In some countries the suffering may be caused by a mental disorder in the absence of physical illness or disease. The consideration of mental illness as the sole indication for MAiD is likely to be considered in more jurisdictions. However, the ethical duties of a doctor to promote health, reduce suffering and protect life may conflict with one another when viewed from the perspective of MAiD. Arguments in favour of including mental illness as a sole qualifier for MAiD include the respect for the autonomy of the individual, and the equivalence of mental illness with physical illness. Arguments against, include the view that the protection of life is paramount, and the “slippery slope” of ever more permissive practices that fail to protect the vulnerable in society. Given the ethical and other practical concerns, there is a need for psychiatric bodies internationally to provide guidance on this issue.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,031
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0210,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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