Ethical dilemmas in providing acute medical care at home for children: a survey of health professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute care at home is increasing. We aimed to determine the views of healthcare professionals on the ethics of providing home care and compare the impact of situational changes on their opinions. DESIGN: An analysis of opinions of home healthcare professionals. SETTING: The Australasian Hospital-in-the-Home Annual Conference, November 2017. PARTICIPANTS: Eighty physicians, nurses and allied health staff who provide acute care for children and adults at home. METHODS: Clinical scenarios were presented about a 14 years old receiving intravenous antibiotics at home via an established home care pathway, and participants were asked to vote manually on whether providing home care was ethical. MAIN OUTCOMES: The proportions of healthcare professionals who believed that provision of home care was ethical in different situations. RESULTS: For each question the response rate ranged from 71% to 100%. While the provision of acute home care was deemed ethical by the majority (77/80, 96%), this decreased when other factors were involved such as domestic violence (37/63 (59%) OR 0.06, 95% CI 0.02 to 0.20, p<0.001) and parental reluctance (28/67 (42%) OR 0.02, 95% CI 0.008 to 0.09, p<0.001). The age of consent affected the proportion who considered home care ethical against parental wishes: 16 years (48/58, 83%) versus 14 years (33/53, 52%) OR 4.4, 95% CI 1.9 to 10.1, p<0.001. The lowest proportion to consider home care ethical (16%) was when home care was deemed less than hospital care. CONCLUSIONS: Home healthcare providers are supportive of the ethics of providing acute care at home for children, although differ among themselves with situational complexities. Applying the tenets of medical ethics (autonomy, non-maleficence, beneficence and justice) can provide insights into the factors that may influence opinions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».