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Record W2757323836 · doi:10.7202/1044617ar

Exploration des dilemmes éthiques entourant le traitement de la dysphagie à l’enfance et leurs solutions : perceptions d’intervenants

2018· article· fr· W2757323836 on OpenAlexafffundvenueabout
A. Brulé, Marie-Josée Drolet

Bibliographic record

VenueBioéthiqueOnline · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicPalliative Care and End-of-Life Issues
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
FundersFondation de l’UQTRUniversité du Québec à Trois-Rivières
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une recension des écrits révèle qu’il existe peu de connaissances sur les dilemmes éthiques (et leurs solutions) entourant le traitement de la dysphagie à l’enfance. Le but de cette étude était d’explorer, voire de décrire les dilemmes éthiques rencontrés par des intervenants lors du traitement des problèmes d’alimentation chez des enfants souffrant de dysphagie et les façons dont ceux-ci procèdent pour les résoudre. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées auprès de huit intervenantes travaillant dans un Centre intégré universitaire de santé et de services sociaux (CIUSSS) du Québec. Toutes les intervenantes mentionnent avoir rencontré des dilemmes éthiques, et ce, en moyenne deux fois par année et ceux-ci leur ont fait vivre une certaine détresse. Ces dilemmes ont trois causes principales, soit les refus de traitement de certains parents, les suivis partiels des recommandations professionnelles et les divergences d’opinions avec des partenaires externes. Pour résoudre ces dilemmes, les intervenantes affirment recourir à des discussions en équipe et à de l’aide de supérieurs, de partenaires externes ou de parents. La majorité des intervenantes mentionnent avoir besoin de moyens supplémentaires pour résoudre ces dilemmes et proposent certaines avenues en ce sens. Les résultats de la recherche rejoignent en général ceux documentés dans les écrits. Plus d’attention devrait être portée à ces dilemmes étant donné le peu de ressources éthiques, actuellement disponibles, adaptées à ces situations pour les résoudre et la détresse que ceux-ci occasionnent.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.036
Threshold uncertainty score0.100

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0060.007
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.315
GPT teacher head0.485
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2018
Admission routes4
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