End- of- Life Care: Beneficence Undermines Patient’s Autonomy
Notice bibliographique
Résumé
End-of-life care is a decision-making process in which health care providers, patients, and their families play a crucial role in easing the suffering of the patients and their families. Usually, end-of-life decision-making takes place in a critical situation of the patient; therefore, health care providers, particularly, physicians and nurses play a major role in making a decision for the patient’s life with regards to updated knowledge and practice. In this view, health care providers face many challenges in end-of-life decision-making due to controversy among equally unfavorable solutions; particularly between two ethical principles i.e., patient autonomy and beneficence. Health care providers often overweigh beneficence over autonomy regarding less suffering for the patient and his/her family. This approach of health care providers raises a question for undermining patients' autonomy and violating the basic ethical right of a patient. To overcome these kinds of ethical challenges, it is imperative to equip health care providers with updated knowledge of advance directives for patients. In addition, patients and their families should be well informed from the beginning to the end stage of the patient stay in the hospital. Besides, each hospital should have an ethical expert committee including nurses to analyze the entire situation and to make the decision in the best interest of the patient and his/her family.
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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 | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».