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Enregistrement W4388124182 · doi:10.15353/cjo.v84i2.1793

L’inévitable défi des dilemmes éthiques en optométrie, partie 2

2022· article· fr· W4388124182 sur OpenAlexaffvenue
Caroline Faucher, Ariana Verni

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les professionnels de la santé doivent parfois choisir entre deux décisions qui ne sont pas optimales, risquant de compromettre un principe éthique. Les dilemmes éthiques n’avaient jamais été étudiés chez les optométristes, malgré les conséquences qu’ils peuvent avoir sur eux-mêmes et sur la population qu’ils desservent. Objectif. Cet article est le deuxième d’une série de trois rapportant les résultats d’une étude qui visait à identifier et à décrire les dilemmes éthiques relatifs à l’optométrie. Méthode. Un total de 240 optométristes ont répondu à un questionnaire en ligne sur les dilemmes éthiques rencontrés durant leur carrière. Résultats. Les conflits entre optométristes, de même qu’avec les opticiens et les ophtalmologistes sont souvent source de dilemme éthique pour les optométristes. D’autres situations comme la prise en charge de cas à la limite de leurs compétences et la dénonciation d’autrui constituent également des enjeux éthiques importants. Conclusion. Les optométristes vivent des questionnements éthiques susceptibles de leur causer du stress et de compromettre le bienêtre de la population. Le prochain et dernier article de cette série dévoilera des dilemmes éthiques concernant la relation optométriste-patient et offrira des pistes pour mieux préparer les optométristes à faire face aux différents enjeux éthiques relatifs à l’exercice de leur profession.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0010,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0690,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,372 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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