Medical assistance in dying: Examining Canadian pharmacy perspectives using a mixed-methods approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada legalized assisted dying with the passing of Bill C-14, Medical Assistance in Dying (MAiD), in June 2016. This legislation has implications for health care professionals participating in MAiD. This research aims to understand the effect that MAiD has on pharmacists and pharmacy technicians in Canada. METHODS: We conducted a thematic document analysis of pharmacy guidelines, position statements and standards of practice from pharmacy regulatory authorities across Canada. In addition, the Ontario Pharmacists Association surveyed its members (including pharmacists, pharmacy technicians and pharmacy students) about their perceptions of MAiD. RESULTS: Our thematic analysis of the reviewed documents resulted in 3 major themes: pharmacists' role in quality assurance, practice considerations when implementing MAiD and resources for pharmacy staff involved in MAiD. Survey responses illustrated that most (68%) pharmacy staff would dispense MAiD medications. Nonetheless, many respondents perceived that they lacked knowledge or comfort with different aspects of the MAiD process. Overall, 80% of participants reported a desire for professional development about MAiD. CONCLUSION: Despite the rapidly changing landscape surrounding medical assistance in dying within the past year, most pharmacy regulatory authorities have provided direction and resources to their pharmacists. Ontario pharmacists and pharmacy technicians are willing to dispense MAiD medications; however, additional support in the form of professional development may be necessary based on participants' desire for education coupled with their perceived lack of knowledge. Future research may focus on the efficacy of provincial guidelines in supporting pharmacists' participation in MAiD.
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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 | 0,041 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».