Exploring end-of-life decision-making in China for disorders of consciousness
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We aim to investigate the ethical attitudes of the Chinese population toward withdrawal of life-sustaining treatment (WLST) in disorders of consciousness (DoC) patients.Methods A self-administered questionnaire concerning WLST was distributed to Chinese medical professionals and non-medical participants between February and July 2022. Statistical analysis included chi-square tests and logistic regressions.Results A total of 1223 Chinese participants responded to the questionnaire (39% of whom were medical professionals). Less than one third of participants reported positive attitudes towards withdrawing artificial nutrition and hydration (ANH), antibiotics, and do-not-resuscitation (DNR) orders in patients with unresponsive wakefulness syndrome (UWS) (30%, 24%, 24%) and minimally conscious state (MCS) (23%, 19%, 15%). More respondents agreed with WLST in UWS compared to MCS (p < 0.05). Positive attitudes toward DNR orders were associated with participants’ older age, religion, monthly income > 5000 RMB and medical profession (p < 0.05). Most participants deemed patient’s will (78%), families’ wishes (67%), and financial burden (63%) to be crucial factors when considering WLST.Conclusions Chinese respondents exhibit a relatively low propensity to accept WLST in DoC. Ethical attitudes toward WLST resulted to be affected by individual characteristics of responders. These results call for developing better regulations for identifying qualified surrogate decision-makers and reducing legal ambiguities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».