Support for decision-making guidance in England: a pragmatic review
Notice bibliographique
Résumé
Law and policy concerning personal decision-making increasingly recognizes a role for support to enable greater autonomy and legal recognition for adults whose decision-making ability may be limited. Support for decision making (SFDM) is embedded in England and Wales under the Mental Capacity Act 2005 (MCA). It has also gained traction internationally through the UN Convention on the Rights of Persons with Disabilities (CRPD), to which the UK is a signatory. However, these two legal reference points diverge in their understanding of SFDM, which presents challenges for putting it into practice. A pragmatic review methodology identified 40 resources containing SFDM guidance, providing insight into its implementation and conceptualization in England. An analysis indicates the need for authoritative guidance that provides more multifaceted advice, recognizing key variables including: the nature of the decision, source of decision-making difficulties, and the relationship of the supporter. Gaps in guidance provision are also identified for decision-makers, third parties, and the mental health context. The resources largely conceptualize SFDM as a means to enable mental capacity. However, recent developments propose a CRPD-aligned approach that includes SFDM in the context of substituted decisions. This generates a dualistic model of SFDM in England, raising new questions in this area.
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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 | 0,015 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».