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Enregistrement W4405313864 · doi:10.7202/1114964ar

An Interprofessional Interpretation of Ontario’s CPSO End-of-Life Policy

2024· article· en· W4405313864 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael C. Sklar, Quinn Walker, Ellen M. Lewis, Karen Born, Courtney Sas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJargonCLARITYAmbiguityEnd-of-life careInterpretation (philosophy)Meaning (existential)Health careCardiopulmonary resuscitationPsychologyNursingPublic relationsPalliative careMedicinePolitical scienceLawResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the acute care setting, we often ask families to make challenging decisions regarding their loved ones’ preferences and choices for end-of-life care when these individuals can no longer make those decisions themselves. This already stressful situation can be exacerbated by medical jargon and conflicting messaging from various well-meaning health care practitioners. Some of this ambiguity likely stems from medical providers’ lack of familiarity with end-of-life policies and their obligations as providers. Further, there can be discomfort for many families and clinicians about speaking about end of life, alongside varying cultural norms and expectations around death and dying. In this analysis, we aim to outline fundamental concepts and misconceptions surrounding cardiopulmonary resuscitation, the administration and withdrawal of life-sustaining therapies, and the framework provided by regulatory bodies for medical professionals to approach these situations. As legal and ethical principles may vary nationally between jurisdictions, our discussion will be based on Ontario policy and law. However, we believe that a similar approach would help hospitals and health care bodies provide clarity to clinicians, patients and families alike, and could be easily adapted into medical education materials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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