The Inevitable Challenge of Ethical Dilemmas in Optometry, Part 1: When Confidentiality is Tested
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare professionals often face ethical dilemmas, which arise when two ethical principles conflict. Despite the potential for psychological consequences, no study has examined ethical dilemmas in the field of optometry. Objective. This article is the first in a series of three pertaining to a joint study that aimed to identify and describe the ethical dilemmas faced by optometrists. Method. An online survey sent to 1,393 optometrists asked them about various categories of ethical dilemmas. Unlimited space was provided for explanations. Results. Each of the 22 ethical dilemmas proposed had previously been encountered by between 3.75% and 67.9% of the 240 respondents. This first article reports that ethical dilemmas involving confidentiality are varied and those pertaining to the filling out of driver’s licence forms had previously affected 40% of the participants. Conclusion. Optometrists regularly face tough ethical decisions for which knowledge of the legislation and regulations alone is insufficient. The results will be revealed in the next two articles in this series, with the last one broaching the discussion of how to optimize the management of ethical issues in the field of optometry.
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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 | 0,021 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 découle