This moral coil: a cross-sectional survey of Canadian medical student attitudes toward medical assistance in dying
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In February, 2015, the Supreme Court of Canada struck down the ban on medical assistance in dying (MAiD). In June, 2016, the federal government passed Bill C-14, permitting MAiD. Current medical students will be the first physician cohort to enter a system permissive of MAiD, and may help to ensure equitable access to care. This study assessed medical student views on MAiD, factors influencing these views, and opportunities for medical education. METHODS: An exploratory cross-sectional survey was developed and distributed to medical students across all years of a three-year Canadian undergraduate medical program. The investigators administered the survey to participants during academic sessions from November to December, 2015. Analysis of the results included summary descriptive statistics, Pearson's chi-square test of independence to identify differences between participants by year of study, logistic regression to identify factors that influence students' stances on MAiD, and Wilcoxon signed rank test to measure changes in student support for MAiD and comfort discussing MAiD. RESULTS: There were 405 participants for a response rate of 87%. The majority of students (88%) supported the Supreme Court's decision, 61% would provide the means for a patient to end their life, and 38% would personally administer a lethal medication. Students who were more willing to provide the means for MAiD found medical education/clinical experience and patient autonomy to be important contributors to their stances on MAiD. Those students who were less willing to provide the means for MAiD found religious/spiritual beliefs and teachings, as well as concern about potential negative consequences, to be important contributors to their stances on MAiD. Educational training desired by participants included medicolegal (91%), communication skills (80%), technical skills (75%), and religious (49%). CONCLUSIONS: Medical students generally supported and would provide the means for MAiD to patients. They also indicated a desire for directed medical education on MAiD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».