Autonomy and paternalism in quality of life determinations in veterinary practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessments and predictions of patient quality of life (QoL) permeate many veterinary decisions, including (1) whether to perform a procedure due to concurrent QoL issues, (2) whether a procedure will negatively affect QoL in the near or distant future, and (3) whether QoL is poor enough to warrant euthanasia. In order to understand how veterinarians manage decisions relating to patient well-being, interviews with 41 veterinarians and over 100 hours of observations of 10 veterinarians were conducted. Participants held diverse views regarding the type of parameters that should be included when defining QoL. Interestingly, they also held differing views about who should be assessing patient QoL, with some participants believing that animals' owners were better able to assess patient QoL than veterinarians. For these veterinarians, respecting the client's autonomy in deciding what was best for the patient weighed heavily in their decisions. Other veterinarians felt that they, rather than the client, were the best assessors of QoL and felt justified in persuading clients to follow a certain course of action (often considered a paternalistic approach). These findings raise some interesting questions for the profession. What role should veterinarians play when assessing patient QoL? When is paternalism acceptable or even mandatory in veterinary medicine? Does respecting client autonomy also require an evaluation of the client's abilities to make appropriate decisions for the patient? The lack of uniformity in defining and assessing patient QoL highlights the need for increased dialogue with respect to veterinarians' responsibilities to both animals and clients.
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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 | 0,083 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».