Clinical Ethics Consultation in Chronic Illness: Challenging Epistemic Injustice Through Epistemic Modesty
Notice bibliographique
Résumé
Leading paradigms of clinical ethics consultation closely follow a biomedical model of care. In this paper, we present a theoretical reflection on the underlying biomedical model of disease, how it shaped clinical practices and patterns of ethical deliberation within these practices, and the repercussions it has on clinical ethics consultations for patients with chronic illness. We contend that this model, despite its important contribution to capturing the ethical issues of day-to-day clinical ethics deliberation, might not be sufficient for patients presenting with chronic illnesses and navigating as "lay experts" of their medical condition(s) through the health care system. Not fully considering the sources of personal knowledge and expertise may lead to epistemic injustice within an ethical deliberation logic narrowly relying on a biomedical model of disease. In caring "for" and collaboratively "with" this patient population, we answer the threat of epistemic injustice with epistemic modesty and humility. We will propose ideas about how clinical ethics could contribute to an expansion of the biomedical model of care, so that important aspects of chronic illness experience would flow into clinical-ethical decision-making.
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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 | 0,104 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,128 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».