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Enregistrement W2768978550 · doi:10.2196/resprot.8118

Should Medical Assistance in Dying Be Extended to Incompetent Patients With Dementia? Research Protocol of a Survey Among Four Groups of Stakeholders From Quebec, Canada

2017· article· en· W2768978550 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gina Bravo, Claudie Rodrigue, Vincent Thériault, Marcel Arcand, Jocelyn Downie, Marie‐France Dubois, Sharon Kaasalainen, Cees M.P.M. Hertogh, Sophie Pautex, Lieve Van den Block

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster UniversityHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAlzheimer Society
Mots-clésDementiaLegislationCompetence (human resources)GerontologyQuality of life (healthcare)DiseaseMedicineFamily medicinePsychologyPsychiatryNursingSocial psychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease and related disorders affect a growing number of people worldwide. Quality of life is generally good in the early stages of these diseases. However, many individuals fear living through the advanced stages. Such fears are triggering requests for medical assistance in dying (MAiD) by patients with dementia. Legislation was recently passed in Canada and the province of Quebec allowing MAiD at the explicit request of a patient who meets a set of eligibility criteria, including competence. Some commentators have argued that MAiD should be accessible to incompetent patients as well, provided appropriate safeguards are in place. Governments of both Quebec and Canada are currently considering whether MAiD should be accessible through written requests made in advance of loss of capacity. OBJECTIVE: Aimed at informing the societal debate on this sensitive issue, this study will compare stakeholders' attitudes towards expanding MAiD to incompetent patients with dementia, the beliefs underlying stakeholders' attitudes on this issue, and the value they attach to proposed safeguards. This paper describes the study protocol. METHODS: Data will be collected via a questionnaire mailed to random samples of community-dwelling seniors, relatives of persons with dementia, physicians, and nurses, all residing in Quebec (targeted sample size of 385 per group). Participants will be recruited through the provincial health insurance database, Alzheimer Societies, and professional associations. Attitudes towards MAiD for incompetent patients with dementia will be elicited through clinical vignettes featuring a patient with Alzheimer's disease for whom MAiD is considered towards the end of the disease trajectory. Vignettes specify the source of the request (from the patient through an advance request or from the patient's substitute decision-maker), manifestations of suffering, and how close the patient is to death. Arguments for or against MAiD are used to elicit the beliefs underlying respondents' attitudes. RESULTS: The survey was launched in September 2016 and is still ongoing. At the time of submission, over 850 respondents have returned the questionnaire, mostly via mail. CONCLUSIONS: This study will be the first in Canada to directly compare views on MAiD for incompetent patients with dementia across key stakeholder groups. Our findings will contribute valuable data upon which to base further debate about whether MAiD should be accessible to incompetent patients with dementia, and if so, under what conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,691
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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