L’inévitable défi des dilemmes éthiques en optométrie, partie 2
Bibliographic record
Abstract
Les professionnels de la santé doivent parfois choisir entre deux décisions qui ne sont pas optimales, risquant de compromettre un principe éthique. Les dilemmes éthiques n’avaient jamais été étudiés chez les optométristes, malgré les conséquences qu’ils peuvent avoir sur eux-mêmes et sur la population qu’ils desservent. Objectif. Cet article est le deuxième d’une série de trois rapportant les résultats d’une étude qui visait à identifier et à décrire les dilemmes éthiques relatifs à l’optométrie. Méthode. Un total de 240 optométristes ont répondu à un questionnaire en ligne sur les dilemmes éthiques rencontrés durant leur carrière. Résultats. Les conflits entre optométristes, de même qu’avec les opticiens et les ophtalmologistes sont souvent source de dilemme éthique pour les optométristes. D’autres situations comme la prise en charge de cas à la limite de leurs compétences et la dénonciation d’autrui constituent également des enjeux éthiques importants. Conclusion. Les optométristes vivent des questionnements éthiques susceptibles de leur causer du stress et de compromettre le bienêtre de la population. Le prochain et dernier article de cette série dévoilera des dilemmes éthiques concernant la relation optométriste-patient et offrira des pistes pour mieux préparer les optométristes à faire face aux différents enjeux éthiques relatifs à l’exercice de leur profession.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.000 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".