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Enregistrement W4328024017 · doi:10.7202/1097409ar

Intégration des personnes atteintes de troubles neurocognitifs dans la recherche sur l’aide médicale à mourir : l’apport unique du travail social

2023· article· fr· W4328024017 sur OpenAlexaffabout
Catherine Perron, Vanessa Finley-Roy

Notice bibliographique

RevueIntervention · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des Laurentides
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, tout tend vers l’intégration prochaine des demandes anticipées d’aide médicale à mourir (AMM) à la loi provinciale. Ce faisant, les personnes atteintes de troubles neurocognitifs pourraient, en amont de la perte d’aptitude, déterminer les conditions justifiant, selon elles, la prestation de ce soin de fin de vie. À partir d’un survol de la littérature, nous soulignons le paradoxe lié au fait d’ouvrir l’AMM à cette population, alors que sa participation aux projets de recherche sur cette problématique demeure limitée. Nous présentons une recherche québécoise sur l’AMM en contexte de demandes anticipées, dans laquelle l’intégration des personnes diagnostiquées avec un trouble neurocognitif est valorisée. Nous exposons la méthodologie initialement envisagée pour inclure cette population à notre étude, ainsi que les enjeux rencontrés pour y arriver. Nous arguons que la perspective du travail social nous a aidées à résoudre ces enjeux. Enfin, nous avançons que la quête visant l’intégration des populations dites vulnérables à la recherche scientifique sur l’AMM devrait être menée avec autant de ferveur que la quête visant l’élargissement de ce soin de fin de vie.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,423
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,030 · 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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