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Enregistrement W3211232006 · doi:10.25259/ijpc_426_20

Regulating Death: A Brief History of Medical Assistance in Dying

2021· article· en· W3211232006 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Palliative Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoresOpposition (politics)Hippocratic OathMedical ethicsAssisted suicidePalliative careRight to dieTheme (computing)Mental illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unique reports of suicide and euthanasia date back more than 2 millennia, reflecting evolving philosophies of death and dying as expressions of the mores dominating a given era. One longstanding theme in the history of decisions to die has been staunch opposition founded in religious claims that one’s body is a trust from the divine (and therefore not wholly in their ownership). The role of the physician has also been traditionally estranged from participation in such decisions, dating back to rudimentary conceptions of medical ethics in the Hippocratic notion primum non nocere (‘first, do no harm’). However, fundamental principles in the modern philosophy of medicine lend support to the idea that physicians can be justified in actions which cause some harm, in so far as they are acting to fulfil a greater ethical imperative. This brief historical review explores the inception of modern North American medical assistance in dying (MAiD) policy through a series of critical case studies in the unfolding of its practice. Medically assisted dying has presently been legalised in Canada and some United States jurisdictions, but with critical caveats surrounding circumstances of mature minors, advance directives and mental illness as participants’ sole underlying medical condition. While the modern regulations surrounding MAiD continue to take shape, the palliative care community is well-positioned to both guide and scrutinise the ethics of this practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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