Futile therapy from a medical student’s perspective
Bibliographic record
Abstract
Wstęp: Pojęcie terapii daremnej staje się na przestrzeni ostatnich lat coraz bardziej powszechne wśród personelu medycznego, szczególnie na oddziałach anestezjologii i intensywnej terapii (OAiIT).Dostępne są wytyczne dotyczące ograniczania terapii daremnej, ale większość personelu OAiIT ich nie stosuje.Celem pracy było przeanalizowanie stanu wiedzy oraz poglądów studentów kierunku lekarskiego uniwersytetów medycznych w Polsce na temat terapii daremnej. Materiał i metody:Badanie przeprowadzono wśród studentów kierunku lekarskiego na dwóch etapach -w 2019 r. oraz po analizie i modyfikacji kwestionariusza badanie kontynuowano w latach 2022-2023.Kwestionariusz zawierał pytania dotyczące znajomości oraz zrozumienia pojęcia terapii daremnej.Wyniki: Na drugim etapie zbadano 231 studentów.Wśród nich 74% studentów kojarzyło pojęcie terapii daremnej, ale tylko 39% prawidłowo definiowało terapię daremną.Dwadzieścia pięć procent badanych wiedziało o istnieniu oficjalnych kryteriów przyjęć na OAiIT, 61% studentów spotkało się z pacjentami, u których prowadzono terapię daremną, 69% uważało, że w mniej niż 30% przypadków terapia daremna ulega ograniczeniu.Zdecydowana większość studentów popierała wprowadzenie deklaracji DNR (nie resuscytować) do polskiego prawa.Według studentów stan/ rokowanie pacjenta oraz jego wola są najistotniejszymi czynnikami wpływającymi na częstość prowadzenia terapii daremnej.Odstąpienie od prowadzonych procedur jest trudniejsze, niż niepodjęcie nowych procedur.Wnioski: Studenci kierunku lekarskiego są świadomi problemu terapii daremnej, ale powinni więcej wiedzieć na ten temat.W celu zmniejszenia częstości prowadzenia terapii daremnej w przyszłości konieczne jest edukowanie studentów, szczególnie w zakresie istniejących kryteriów przyjęć na OAiIT.Odstępowanie od prowadzonych terapii jest trudniejsze, niż niepodejmowanie nowych, dlatego należy promować wczesne wykorzystanie protokołów ograniczenia terapii daremnej.
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 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.007 | 0.025 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".