Implementation of Medical Assistance in Dying: An evaluation of clinician knowledge and perceptions at a large urban multi-site rehabilitation centre in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Evaluate clinician knowledge and perceptions to ensure the newly implemented Medical Assistance in Dying (MAID) policies and guidelines are understood correctly to help facilitate the best possible experience for patients and their families.Methods: One hundred and twenty-five clinicians completed a survey, developed for this study, to determine their perceptions and knowledge base related to MAID.Results: The average grade on the knowledge-based portion of the survey was 69%. On average, respondents displayed a good understanding (84%) of the legislated eligibility criteria while room for improvement was noted for facility specific policy questions (65%) and general principle questions (71%). Analysis of perception-based questions indicated most respondents were in support of MAID, however, they expressed mixed feelings towards the ease of having MAID related conversations. Respondents expressed mixed opinions in relation to whether the facility was providing adequate training to staff. Sixty-four percent of respondents expressed interest in receiving further training relating to MAID.Conclusions: Education for healthcare providers to ensure they understand the relevant hospital policy and guidelines is critical to improve compliance with the implementation of MAID. It is important to continue to understand and support the perceptions of clinicians to ensure that MAID is administered correctly and as effectively as possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».