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Enregistrement W7104467127 · doi:10.71781/21785

Les inégalités dans l’évaluation des demandes d’aide médicale à mourir

2023· dissertation· fr· W7104467127 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrug complianceLimitingChristian ministry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce mémoire explore de manière approfondie l'intégraQon de l'aide médicale à mourir (AMM) au Québec, fondé sur des entrevues semi-dirigées avec des médecins praQciens de l'AMM et des proches de demandeurs de ce soin. S'inscrivant dans les principes de l'interacQonnisme symbolique et analysé à travers l'analyse narraQve, ceTe étude examine la mise en praQque de l'AMM dans les hôpitaux québécois, son intégraQon dans la relaQon médecin-malades (RMM) et dans la perspecQve d'une « belle mort ». Les résultats révèlent que chaque médecin adopte une approche unique dans l'analyse des demandes d'AMM, influencée par ses expériences, ses valeurs et sa concepQon de la mort. Des praQques informelles favorisant les intérêts des paQents, ainsi qu'une sous-culture émergente chez les praQciens, sont observées parmi les prestataires de soins. L'analyse aborde également les facteurs facilitant le développement des RMM de qualité en fin de vie, soulignant l'importance de la congruence et du respect des aTentes entre les médecins et les malades. Bien que l'étude ne puisse déterminer l'influence du statut socioéconomique (SSE) des paQents sur l’accessibilité à l'AMM, elle met toutefois en évidence son influence sur la méthode d'évaluaQon du médecin prestataire du soin. Enfin, les analyses démontrent que l’AMM s’inscrit dans la définiQon d’une « bonne mort » selon les proches interviewés par la possibilité de contrôle sur sa fin de vie. En abordant ces thémaQques, ce mémoire éclaire sur la complexité de la mise en applicaQon de l’AMM, l’organisaQon médicale qui se trame entre les médecins ainsi que la perspecQve des proches et celle des malades sur ce soin et la fin de vie planifiée.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,402
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,103 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
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