Exploring the Practice of Patient & Family Member Covert Video
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of smart phones and other low cost portable electronic devices that can record audio and video has enabled individuals to conduct Covert Video Surveillance (CVS) in a variety of settings, including patient care areas. Devices that can be easily concealed means that obtaining consent or openly discussing privacy, dissatisfaction or loss of trust in the therapeutic relationship can be circumvented. Hospital staff members have expressed concerns about their own privacy interests and the privacy of other patients when a patient or family member discloses that CVS has occurred. CVS has been used in situations of suspected child abuse to record interactions between child and parent without the knowledge of the parent (Shabde & Craft 1999) and to monitor cases where parents are suspected of Münchausen syndrome by proxy or healthcare providers are under suspicion of elder abuse (Shabde & Craft 1999; Toben & Cordon 2010). The recent sexual assault conviction of Calgary psychiatrist, Dr. Aubrey Levin, was in a large part due to evidence obtained by one of his patients who wore a $240 spy watch to capture video evidence of the assault (Blackwell 2012). Absent suspected criminal abuse situations such as these, which are extremely rare, healthcare providers and organizations must consider how they will respond to the use of CVS of healthcare providers for issues such as quality of care concerns and acceptable practice. Based on our experience with CVS situations, patient and family members typically resort to CVS either based on a general concern that something
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».