Notice bibliographique
Résumé
Bioethical discussions surrounding the use of placebos in clinical practice have long revolved around the moral permissibility of deceiving a patient if it is likely to benefit them. While these discussions have been insightful and productive, they reinforce the notion that placebo effects can only be induced through deception. This paper challenges this notion, looking beyond the paradigmatic clinical encounter involving deceptive placebos and towards many other routes that bring about placebo effects. After briefly describing the bioethical terrain surrounding the deceptive use of placebos in clinical practice, section 1 offers an examination of the various mechanisms known to contribute to placebo effects: classical conditioning, expectations, affective pathways, open-label placebo treatments, and additional factors that do not fall easily into a single category. The following section explores how each of these routes can be harnessed to bring about clinical benefits without the use of deception. This provides grounding for reconceiving of the placebo effect as a clinical tool that is not always in conflict with patient autonomy and can even be seen as a source of agency. In the final section, implications of the shift away from seeing placebos as necessarily deceptive are discussed. These include the necessity of looking beyond the clinical encounter and mainstream medicine as the primary sites of placebo responses, how important acknowledging the limits of placebo effects will be when we do so, as well as the difficulties of disentangling agency, responsibility, and blame within medicine.
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 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 | 0,085 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».