Balancing competing interests and obligations in mental health‐care practice and policy
Notice bibliographique
Résumé
It is often challenging for mental health-care providers and health organizations to perform their various roles and to meet their varied obligations. In complex mental health-care circumstances the concurrent application of relevant ethical principles and values often leads to the emergence of completing obligations that need to be carefully weighed and balanced in the making of care-related decisions. Although some clinical circumstances, such as those potentially triggering the duty to warn, are adequately guided by existing rules based on legal precedents, there is a gap in decision-making support in other mental health-care domains. This article proposes that a set of targeted, decision-making approaches be developed to assist in the handling of specific, challenging circumstances. By way of illustration, two novel approaches are introduced; that is, choosing to work within a moral relational space of optimal therapeutic engagement (at the micro level of clinical practice), and the use of a health policy development approach that instantiates deliberative engagement (at the meso and macro levels of health organization).
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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 | 0,162 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,105 |
| Communication savante | 0,032 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».