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Enregistrement W2887772770 · doi:10.1177/1049732318788850

Cultivating Compassion: The Practice Experience of a Medical Assistance in Dying Coordinator in Canada

2018· article· en· W2887772770 sur OpenAlexafffundabout
Rosanne Beuthin

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesLG DisplayGovernment of CanadaCanadian Medical AssociationUniversity of Victoria
Mots-clésCompassionNarrativeReflexivityHealth careAutoethnographyFace (sociological concept)Lived experiencePsychologyNursingSociologyMedicinePolitical sciencePsychoanalysisGender studiesLawArtSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accessing medical assistance in dying (MAiD) became legal in Canada in June, 2016. This marks a unique time in our history, as eligible persons can now opt for an assisted death and health care professionals can be involved without criminal repercussion. I used an autoethnographic approach to explore and describe my experience of implementing and coordinating a new MAiD program in a local health authority. Part I is a self-reflexive narrative based on journal entries about my immersion in this practice role over a 6 month period. In Part II, I share five emergent storylines: coming to the role (the calling), embodiment (becoming the face of), immersion in clinical practice, interactions with those seeking MAiD, and self survival (sense making). The created story and storylines shine a light on new ethical practice realities, enhance understanding about MAiD as it continues to unfold, and hopefully inspire human centered, compassionate care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,633
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,058 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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