Le consentement chez les mineurs en psychiatrie : réflexion éthique à l'aide d'une revue de la littérature
Bibliographic record
Abstract
En France, un patient mineur est sous la responsabilité de ses parents et son consentement n’est pas requis. Dans d’autres pays, tels que la Belgique, le Royaume Uni, le Canada ou les États-Unis d’Amérique, les lois diffèrent et le consentement du mineur seul peut suffire pour permettre une prise en charge médicale, et ce parfois dès l’âge de 14 ans. L’objectif de cette revue de la littérature est de faire un point sur les facteurs influençant la capacité à consentir chez les patients mineurs, de recenser les principaux outils permettant d’évaluer la capacité à consentir et d’étudier l’influence des troubles psychiatriques sur la capacité à consentir. La littérature internationale a été étudiée à l’aide de la base de données PubMed. Notre recherche a mis en évident quatre éléments principaux impliqués dans le consentement: La capacité à exprimer un choix, la compréhension, le raisonnement et l’appréciation. Ces éléments se mettent en place de façon graduelle au cours du développement et sont soumis à l’influence de nombreux facteurs intrinsèques et extrinsèques. Ces quatre éléments peuvent être évalué à l’aide de différents outils psychométriques. Le MacArthur-Competence Assessment Tool et l’outil standardisé d’évaluation du consentement de référence chez l’adulte. Dans la plupart des études évaluant la capacité à consentir chez des patients adultes souffrant de troubles psychiatriques, il a été constaté que de nombreux patients conservaient leur capacité à consentir aux soins. Les éléments le plus souvent associé à une incapacité à consentir diffèrent selon les études. L’apathie, l’aboulie, les troubles cognitifs, la sévérité du trouble psychiatrique ou encore le refus de traitement ont été associés à un risque d’incapacité.
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 | 0.058 | 0.104 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.018 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".