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Enregistrement W7126292846

Clinical ethics committees in Malaysia: a feasibility study

2020· other· en· W7126292846 sur OpenAlexaboutno aff
Hazdalila yais Razali

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCommissionGrassrootsHealth careClinical EthicsService (business)Ethical standardsNursing ethics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethics emerges from 'the theoretical domains of philosophy' and applied in modem medicine to assist healthcare staff in addressing an array of moral questions. However, ethical values between patient and healthcare staff often collided, leading to ethical conflicts and dilemmas in clinical settings. Ethics deliberation, a skill to resolve ethical conflicts, is not possessed by all. Controversies like the Seattle God Committee, Re Quinlan, Baby Jane Doe, and many others have contributed to the slow emergence of clinical ethics committees (CEC) to solve ethical dilemmas in the United States of America since the 1970s (Tapper, 2013). However, the number of CEC spurred when the Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organisations (]CAHO) recommended that each hospital seeking its accreditation should have a mechanism to address ethical dilemmas within their institutions (Aulisio, 2016). Many changes have been made in the development of CEC around the world. CEC in some countries (the United States of America and Canada) are mandated by an accreditation body. Some countries (Belgium, Norway, and Singapore) had mandated the establishment of CEC by law while other countries (Ireland, the Netherlands, France, Germany, Italy, Spain, Switzerland, Denmark, Sweden, Lithuania, Croatia, Bulgarian, Israel, Japan, and New Zealand) reported the emergence of CEC based on grassroots phenomenon (Worthington & Macdonald, 2012). However, according to Khoo, Siew, Thong, Alwi, & Lantos (2019), there is no institution-based ethics consultation service available in Malaysia. There is a lacuna in the existing literature on the need and demand for Clinical Ethics Support Services (CESS) in Malaysia with the type of CESS that will be the most feasible for application in Malaysia. Using a library-based search method to elaborate on how other countries utilise CESS, the study will explore the various methods for delivering CESS, which will lead to the discussion on whether it is feasible to establish CEC in Malaysia. The study will justify why a modified model of a CEC is the most practical method to deliver CESS in Malaysia as an initiative to assist ethical decision-making in the healthcare industry that respects different values held by different parties for the benefit of both healthcare staff and patients.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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