The need for education about death in medical practice
Notice bibliographique
Résumé
Colombia is one of the leading countries in the world regarding regulations and rights at the end of life. Currently, legislation on access to palliative care, limitation of therapeutic effort, euthanasia, euthanasia in children and adolescents, conscientious objection for doctors, and medically assisted suicide is decriminalized. Meanwhile, the remaining Latin American countries are just beginning the discussion about dignified death. Among many reasons for this delay, one of them is that it begins with the most controversial of issues, euthanasia, instead of focusing on humanizing the end of life. Although, etymologically, euthanasia means "good death," a good death does not mean euthanasia. The definition of a good death is complicated because it corresponds to an individual notion affected by culture, religion, society, and medical science. Due to the lack of definition, the tools available to estimate the quality of death and end-of-life care are still unreliable. One of the most recognized criteria to define a good death is the preference of the place to die of the patient, but this depends on factors of the individual, their family environment, the disease, the logistical possibilities of the health system, and the health team that accompanies the process. Some of these determinants can be modified, but not others. Health team care is the one with the greatest potential and, possibly, requires the most investment in education and organization. For physicians, death is transforming from being a natural part of the human experience into a crisis of patient health from which they must be rescued. In addition, technology-based clinical training ensures that they are well qualified to prolong life and poorly prepared to confront death or discuss it with their patients. The problem is bigger than it seems because the conviction about reliance on hospital-based, technologized medicine at the end of life is applicable to them. Research in Canada found that physicians died more in intensive care units and used more palliative care than the general population, but there was no difference in the possibility of dying at home.
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 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 | 0,003 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».