Children with cancer in India: An ethical framework for practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood cancer has been ranked the most common cause of death due to non-communicable disease among 5- to 14-year-old children in India. Ethical concerns have been identified in the care of children with cancer in India, yet there is a paucity of ethical standards for clinical practice to help address these concerns. For example, emerging research has demonstrated that many children are distressed when they are impeded from participating in discussions and decisions regarding their cancer care. Therefore, we sought to create an ethical framework to guide practice with this population. METHODS: We developed this ethical framework by conducting (a) a normative analysis of relevant documents that articulate norms for healthcare providers working with children in India and (b) stakeholder consultations with childhood cancer survivors, parents, and clinicians. RESULTS: The ethical framework is structured according to twelve key ethical principles and corresponding challenges or implications for clinical practice. We discuss how this ethical framework can help address three leading ethical concerns that we have identified within the care of children with cancer in India: (a) communication problems; (b) inadequate care of symptoms or promotion of comfort; and (c) injustices or inequities related to limited financial means or poverty. CONCLUSION: Ethical concerns that have been related to the care of children with cancer in India can be prevented or at least mitigated through the integration of this ethical framework in everyday clinical practice.
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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 | 0,086 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,079 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| 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 ».