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Enregistrement W4391574540 · doi:10.3329/mumcj.v6i2.71393

Ethical Issues in Rehabilitation Medicine

2024· article· en· W4391574540 sur OpenAlexaff
Abu Sadat Mohammad Nurunnabi, Moshiur Rahman Khasru, Miliva Mozaffor, Fariha Haseen

Notice bibliographique

RevueMugda Medical College Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsRehabilitationMedicinePsychologyEngineeringPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the past few decades, there has been a tremendous increase in the knowledge and awareness of ethical issues and dilemmas within the medical profession. However, until more recently, the problems of chronic illness, and more specifically of rehabilitation-related issues, have received relatively little attention. We reviewed a large amount of literature concerning various ethical dilemmas that occur specifically within the context of chronic care and rehabilitation medicine. The review was done through extensive searching of databases between January and June of 2018. The search was confined to Google Scholar, HINARI, and PubMed published articles. Besides, some institutional guidelines were taken into consideration. Keywords used for searching were ‘rehabilitation’, ‘rehabilitation medicine’, ‘chronic disease’, ‘chronic illness’, ‘disability’, ‘ethics’, ‘ethical issues’, and ‘ethical dilemma’. After meticulous scrutiny, a total of 21 journal articles and 3 guidelines were selected for this review. The goal of this review is to provide a brief overview of the major ethical principles as well as some specific examples of ethical issues that might be encountered on a day-to-day basis by rehabilitation practitioners. Mugda Med Coll J. 2023; 6(2): 93-98

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,031
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,477 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2024
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