Ethical care requires pragmatic care research to guide medical practice under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current research-care separation was introduced to protect patients from explanatory studies designed to gain knowledge for future patients. Care trials are all-inclusive pragmatic trials integrated into medical practice, with no extra tests, risks, or cost, and have been designed to guide practice under uncertainty in the best medical interest of the patient. PROPOSED REVISION: Patients need a distinction between validated care, previously verified to provide better outcomes, and promising but unvalidated care, which may include unnecessary or even harmful interventions. While validated care can be practiced normally, unvalidated care should only be offered within declared pragmatic care research, designed to protect patients from harm. The validated/unvalidated care distinction is normative, necessary to the ethics of medical practice. Care trials, which mark the distinction and allow the tentative use of promising interventions necessarily involve patients, and thus the design and conduct of pragmatic care research must respect the overarching rule of care ethics "to always act in the best medical interest of the patient." Yet, unvalidated interventions offered in contexts of medical uncertainty cannot be prescribed or practiced as if they were validated care. The medical interests of current patients are best protected when unvalidated practices are restricted to a care trial protocol, with 1:1 random allocation (or "hemi-prescription") versus previously validated care, to optimize potential benefits and minimize risks for each patient. CONCLUSION: Pragmatic trials can regulate medical practice by providing (i) a transparent demarcation between unvalidated and validated care; (ii) norms of medical conduct when using tests and interventions of yet unknown benefits in practice; and eventually (iii) a verdict regarding optimal care.
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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 | 0,166 | 0,507 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».