L’accompagnement de fin de vie de la personne âgée : une pratique éthique
Bibliographic record
Abstract
L’accompagnement de fin de vie est devenu une pratique usuelle, conseillée, en France, dans les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes. Il fait l’objet de formation continue et est inscrit dans les recommandations des sociétés de soins palliatifs. Mais l’accompagnement de fin de vie est-il un concept ? Une pratique ? Une fonction ? Qui sont les acteurs de cet accompagnement ? Est-ce une attribution des professionnels de santé ou de tout un chacun dans la société ? Nous tenterons, d’abord, de cerner le concept d’accompagnement dans le champ des pratiques sociales. Nous verrons qu’il s’agit bien d’une pratique qui s’appuie sur des fondements théoriques du souci de l’autre, de la bienveillance, de l’être-avec. Puis la description sociohistorique de l’accompagnement et du soin palliatif nous montrera l’idéal humain qu’il recouvre. Cependant les valeurs communes à l’un et l’autre tendent à la confusion entre accompagnement de fin de vie et soin palliatif. C’est pourquoi certains auteurs nous invitent à une réflexion éthique sur l’accompagnement. Ils nous proposent de préciser la fonction et la posture professionnelle qu’il requiert. Enfin, nous verrons l’importance de délimiter le contexte dans lequel s’insère cette pratique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".