Prioritizing Benefits: A Content Analysis of the Ethics in Dementia Technology Policies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the global prevalence of dementia rises, care costs impose a large burden on healthcare systems. Technology solutions in dementia care have the potential to ease this burden. While policies exist to guide and govern the use of dementia care technologies, little is known about how ethical considerations are incorporated into these documents. OBJECTIVE: The goal of this study was to examine ethics-related content in dementia care technology policies. METHODS: We used a two-step data mining approach to collect a sample of dementia technology policies. Policy documents were analyzed using emergent content analysis. Following the coding of the sample, thematic categories were organized using the principles of biomedical ethics as a framework. RESULTS: A total of 23 policy documents from four Alzheimer associations in four countries were included in our analysis. General ethics considerations and themes related to beneficence were mentioned in 96% of the documents. Thematic categories related to justice were present in 74% of the sample, themes related to non-maleficence appeared in 52% of documents, and themes related to autonomy appeared in 43% of the sample. CONCLUSION: While ethical considerations are present in existing policies for dementia care technology, these considerations revolve primarily around the benefit of the technologies. Further efforts are needed to provide formal guidance that incorporates both benefits and potential harms.
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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 | 0,052 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».