L'accès et la pratique de l'euthanasie et du suicide assisté pour motifs psychiatriques
Notice bibliographique
Résumé
Euthanasia or end-of-life medical assistance has been debated for decades in medicine, especially in oncology or intensive care. Seven countries are in favor of euthanasia and/or assisted suicide: Switzerland, the Netherlands, Belgium, Luxembourg, Canada, Colombia, and six US states. This practice is far from being a simple concern. This asks medical, ethical, cultural and legal issues at the same time. On the one hand, it makes use of medical notions, like unbearable and unappeasable suffering and prognosis, or even ethics notions. On the other hand, it is governed by a legal framework which is more or less well defined depending on the countries. The frequency and practices are quite different from one country to another. These deaths accounted for up to 4,4% of deaths in 2017 (for the Netherlands), and mostly involved elderly patients with cancer. The integration of mental suffering into the law legalizing its access in some countries has made the issue even more complex. Switzerland, the Netherlands, Belgium and Luxembourg, four countries in Europe, are the countries that accept euthanasia and/or assisted suicide for psychiatric reasons, already for decades in the case of Switzerland and the Netherlands. This practice is controversial and opens debates within the medical profession, in countries concerned and beyond, internationally. Concerns about intricacy of mood symptoms, reasoning bias and cognitive disruptions impairing judgment, access and consent to care, and the assessment of mental suffering are particularly debated.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».