NICU Language, Everyday Ethics, and Giving Better News: Optimizing Discussions about Disability with Families
Notice bibliographique
Résumé
The Neonatal Intensive Care Unit (NICU) has a language and culture that is its own. For professionals, it is a place of intense and constant attention to microdetails and cautious optimism. For parents, it is a foreign place with a new and unique language and culture. It is also the setting in which they are introduced to their child and parenthood for this child. This combination has been referred to as an emotional cauldron. The neonatal ethics literature mainly examines complex ethical dilemmas about withholding/drawing life sustaining interventions for fragile children. Rarely are everyday ethics or mundane ethics discussed. Microethics describe the mundane, discrete moments that occur between patients/families and clinicians. A key piece of these microethics is the language used to discuss patient care. Perception of prognoses, particularly around long-term neurodevelopmental outcome, is shaped with the language used. Despite this, clinicians in the NICU often have no specific training in the long-term neurodevelopment outcomes that they discuss. This paper focuses on the microethics of language used to discuss long-term neurodevelopmental outcomes, the developmental neuroscience behind language processing, and offers recommendations for more accurate and improved communication around long-term outcomes with families with critically ill neonates.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».