Strategic and principled approach to the ethical challenges of epilepsy monitoring unit triage
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalographic monitoring provides critical diagnostic and management information about patients with epilepsy and seizure mimics. Admission to an epilepsy monitoring unit (EMU) is the gold standard for such monitoring in major medical facilities worldwide. In many countries, access can be challenged by limited resources compared to need. Today, triaging admission to such units is generally approached by unwritten protocols that vary by institution. In the absence of explicit guidance, decisions can be ethically taxing and are easy to challenge. In an effort to address this gap, we propose a two-component approach to EMU triage that takes into account the unique landscape of epilepsy monitoring informed by triage literature from other areas of medicine. Through the strategic component, we focus on the EMU wait list management infrastructure at the institutional level. Through the principled component, we apply a combination of the ethical principles of prioritarianism, utilitarianism and justice to triage; and we use individual case examples to illustrate how they apply. The effective implementation of this approach to specific epilepsy centres will need to be customised to the nuances of different settings, including diverse practice patterns, patient populations and constraints on resource distribution, but the conceptual consolidation of its components can alleviate some of the pressures imposed by the complex decisions involved in EMU triage.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».