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Enregistrement W2963325051 · doi:10.1111/japp.12383

Getting Obligations Right: Autonomy and Shared Decision Making

2019· article· en· W2963325051 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Philosophy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityDublin City UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésAutonomyDecision makerOrder (exchange)Health carePsychologyPersonal autonomyYield (engineering)Informed consentPatient participationLaw and economicsSocial psychologyPublic relationsSociologyMedicineBusinessPolitical scienceLawManagement scienceEconomicsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shared Decision Making (‘ SDM ’) is one of the most significant developments in Western health care practices in recent years. Whereas traditional models of care operate on the basis of the physician as the primary medical decision maker, SDM requires patients to be supported to consider options in order to achieve informed preferences by mutually sharing the best available evidence. According to its proponents, SDM is the right way to interpret the clinician‐patient relationship because it fulfils the ethical imperative of respecting patient autonomy. However, there is no consensus about how decisions in SDM contexts relate to the principle of respect for autonomy. In response, I demonstrate that in order to make decisions about what treatment they will or will not receive, patients will be required to meet different conditions depending on the approach proponents of SDM take to understanding personal autonomy. Due to the fact that different conceptions of autonomy yield different obligations, I argue that if physicians and patients satisfied all the conditions described in standard accounts of SDM , then SDM would undermine patient autonomy.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,065
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0060,008
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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