La négligence en matière de soins médicaux : travailler auprès des enfants, des adolescents et des familles
Bibliographic record
Abstract
Les soins de santé sont un droit fondamental pour tous les enfants. Lorsque les besoins de santé de l'enfant ne sont pas respectés, quelle qu'en soit la raison, les professionnels de la santé doivent réfléchir aux obstacles en cause et aux processus nécessaires pour trouver des solutions. Des obstacles sociaux, économiques ou autres peuvent empêcher les parents d'accéder aux soins pour leur enfant. Il arrive que les avis, les priorités ou les valeurs des professionnels de la santé de l'enfant divergent de ceux des parents, ce qui compromet les soins à l'enfant. Dans certains cas, l'abstention des personnes qui s'occupent de l'enfant à assurer les soins nécessaires peut être considérée comme de la négligence en matière de soins médicaux. Des habiletés et des connaissances particulières peuvent aider les professionnels de la santé à éviter de telles situations et à collaborer avec efficacité avec la famille lorsque ces situations se produisent. Le présent document de principes offre une approche que peuvent utiliser les professionnels de la santé pour promouvoir l'intérêt supérieur, le bien-être et la sécurité des enfants ou des adolescents vulnérables à la négligence en matière de soins médicaux.
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 | 0.010 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".