Applying futility in psychiatry: a concept whose time has come
Notice bibliographique
Résumé
Since its introduction in the 1980s, futility as a concept has held contested meaning and applications throughout medicine. There has been little discussion within the psychiatric literature about the use of futility in the care of individuals experiencing severe and persistent mental illness (SPMI), despite some tacit acceptance that futility may apply in certain cases of psychiatric illness. In this paper, we explore the literature surrounding futility and argue that its connotation within medicine is to describe situations where patients (or their substitute decision-makers) believe that interventions will almost certainly provide no meaningful benefit. We then provide two arguments in support of the use of futility within the care of individuals experiencing SPMI: that some SPMI can be considered a terminal illness, and that the risk-benefit ratio is a dynamic entity such that futility can help describe what Gillett calls the 'risk of unacceptable badness' when it comes to considering how an intervention might impact a patient's quality of life. We posit that capacity should not pose an obstacle to declaring futility when caring for individuals experiencing SPMI and explain how futility is not antithetical to recovery in mental health. Finally, we describe how using futility within psychiatric practice can allow for a reorientation of care by signalling the need to shift to a palliative approach.
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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 | 0,037 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,136 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».