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Enregistrement W2947917222 · doi:10.15273/dmj.vol45no2.8993

Decision-making through the lens of a pediatric cancer case

2019· article· en· W2947917222 sur OpenAlexafffundvenue
Tamara Selman

Notice bibliographique

RevueDalhousie Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésBeneficenceAutonomyPaternalismBioethicsCompetence (human resources)Best interestsPsychologyPediatric cancerPersonal autonomyMedicineLawCancerSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is crucial to obtain a competent individual’s informed consent in any medical process, including cancer treatments. However, when it comes to incompetent children, it seems to be favourable, but not necessary, to obtain their assent in medical practice.1 This paper considers Christine Harrison’s example of Samantha, an eleven-year-old girl that was treated for osteosarcoma in her left arm. Samantha had previously been treated by amputation and a course of chemotherapy. This cancer later metastasized to her lungs, decreasing her chances of remission with aggressive treatment to 20%. Although she wanted to refuse treatment, she was deemed incompetent to make decisions about her cancer care, and her parents adamantly wanted her to continue treatment.7 This paper considers physicians’ moral obligations in pediatric cancer cases such as Samantha’s. I will define assent, the principles of autonomy, beneficence, and competence as it pertains to children. I consider arguments of two opposing views–a child’s rights view that argues in favour of Samantha’s decision, and a paternalistic view that opposes her. After reviewing the bioethical literature on the risks and benefits of children’s decision making in health care, I argue that Samantha’s wishes to stop treatment ought to be respected.Throughout the paper, I will use the bioethical principles of respect for autonomy and beneficence to defend my position. Finally, I address potential objections my position may face and conclude.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,022
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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