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Enregistrement W4298006300 · doi:10.1136/jme-2022-108431

Externalist argument against medical assistance in dying for psychiatric illness

2022· article· en· W4298006300 sur OpenAlexaboutno aff
Hane Htut Maung

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésExternalismMental illnessPsychiatryArgument (complex analysis)JudgementPsychological interventionPsychologyMedicineMental healthLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical assistance in dying, which includes voluntary euthanasia and assisted suicide, is legally permissible in a number of jurisdictions, including the Netherlands, Belgium, Switzerland and Canada. Although medical assistance in dying is most commonly provided for suffering associated with terminal somatic illness, some jurisdictions have also offered it for severe and irremediable psychiatric illness. Meanwhile, recent work in the philosophy of psychiatry has led to a renewed understanding of psychiatric illness that emphasises the role of the relation between the person and the external environment in the constitution of mental disorder. In this paper, I argue that this externalist approach to mental disorder highlights an ethical challenge to the practice of medical assistance in dying for psychiatric illness. At the level of the clinical assessment, externalism draws attention to potential social and environmental interventions that might have otherwise been overlooked by the standard approach to mental disorder, which may confound the judgement that there is no further reasonable alternative that could alleviate the person's suffering. At the level of the wider society, externalism underscores how social prejudices and structural barriers that contribute to psychiatric illness constrain the affordances available to people and result in them seeking medical assistance in dying when they otherwise might not have had under better social conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,053
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0150,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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