An Ethics-informed, Policy-based Approach to the Management of Challenges Posed by Living-at-Risk, Frequent Users of Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
The complex health and social circumstances of living-at-risk, frequent users of emergency departments (aREDFUs) in the health jurisdictions of high-income countries, and the related, significant challenges posed for emergency departments and the health care providers working within them, are identified and explored in the paper. Ethical analyses of a set of relevant domains are performed, i.e., individual and relational autonomy considerations, relevant social construction and personal responsibility conceptions, patient welfare principles (beneficence, nonmaleficence, continuity of care), harm reduction methodologies and their applications, health equity, and justice considerations of the distributive, formal and social types. The outcomes of these analyses demonstrate that there are ethically compelling reasons for emergency departments to adopt an ethics-informed, policy-based approach to the longitudinal care and management of living-at-risk, frequent users of emergency departments. From a formal justice perspective, the development and uses of such an approach are justified by a demonstrable relevant difference between living-at-risk, frequent users of emergency departments and other persons and groups of patients who visit emergency departments. We propose an example of such a policy-based approach. Examples of possible, pragmatic applications of this approach, which help ensure that aREDFUs who present to the ED are managed in a fair and optimally consistent manner, are provided for the consideration of an urban emergency department’s policymaking working group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».