MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2810341349 · doi:10.23907/2017.025

Analysis of the Medical Assistance in Dying Cases in Ontario: Understanding the Patient Demographics of Case Uptake in Ontario since the Royal Assent and Amendments of Bill C-14 in Canada

2017· article· en· W2810341349 sur OpenAlexaffabout
Alexandra E. Rosso, Dirk Huyer, Alfredo E. Walker

Notice bibliographique

RevueAcademic Forensic Pathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical ExaminerUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationDemographicsLegislatureGovernment (linguistics)Health careMedicineFamily medicineDemographyPolitical scienceLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On June 17, 2016, the Canadian government legalized medical assistance in dying (MAID) across the country by giving Royal Assent to Bill C-14. This Act made amendments to the Criminal Code and other Acts relating to MAID, allowing physicians and nurse practitioners to offer clinician-administered and self-administered MAID in conjunction with pharmacists being able to dispense the necessary medications. The eligibility criteria for MAID indicates that the individual 1) must be a recipient of publicly funded health services in Canada, 2) be at least 18 years of age, 3) be capable of health-related decision-making, and 4) has a grievous and irremediable medical condition. Because this is a new practice in Canadian health care, there are no published Canadian statistics on MAID cases to date, and this paper constitutes the first analysis of MAID cases in both the province of Ontario and Canada. Internationally, there are only a few jurisdictions with similar legislation already in place (US, the Netherlands, Belgium, Luxembourg, Switzerland, Columbia, Japan, and the United Kingdom). The published statistics on MAID cases from these jurisdictions were reviewed and used to establish the current global practices and demographics of MAID and will provide useful comparisons for Canada. This analysis will 1) outline the Canadian legislative approach to MAID, 2) provide an understanding of which patient populations in Ontario are using MAID and under what circumstances, and 3) determine if patterns exist between the internationally published MAID patient demographics and the Canadian MAID data. Selected patient demographics of the first 100 MAID cases in Ontario were reviewed and analyzed using anonymized data obtained from the Office of the Chief Coroner for Ontario so that an insight into the provision of MAID in Ontario could be obtained. Demographic factors such as age, sex, the primary medical diagnosis that prompted the request for MAID, the patient rationale for making a MAID request, the place where MAID was administered, the nature of MAID drug regimen used, and the status/specialty of medical personnel who administered the MAID drug regimen were analyzed. The analysis revealed that the majority of the first 100 MAID recipients were older adults (only 5.2% of patients were aged 35-54 years, with no younger adults between ages 18-34 years) who were afflicted with cancer (64%) and had opted for clinician-administered MAID (99%) that had been delivered in either a hospital (38.8%) or private residence (44.9%). Although the cohort was small, these Ontario MAID demographics reflect similar observations as those published internationally, but further analysis of both larger and annual case uptake in both Ontario and Canada will be conducted as the number of cases increases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademic Forensic PathologyMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207