A Canadian Academic Hospital’s Initial MAID Experience: A Health-Care Systems Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: Following the Supreme Court of Canada's Carter Decision, medical assistance in dying (MAID) became possible with individual court orders in February 2016. Subsequently, on June 17, 2016, legislation was passed that eliminated the need for court orders, essentially making physicians the arbiters of these requests. Canadian health-care facilities now face the challenge of addressing this unprecedented patient health-care need. AIM:: To describe the manner in which London Health Sciences Center has approached local and regional requests for MAID, including the administration, ethics, privacy, and clinical process. DESIGN:: A health-care systems descriptive study. SETTING/PARTICIPANTS:: Between June 6, 2016, and May 30, 2018, London Health Sciences Center's MAID Internal Resource Committee triaged and referred 260 cases. Ninety-six received the requisite assessments were deemed eligible for and received MAID. RESULTS:: The procedure was completed in hospital 59 (61%) times, and 37 (39%) times in the community (either private residence or long-Term Care facility). Nineteen patients did not meet MAID criteria and 63 patients died while awaiting the procedure. The median wait time between first request and referral was 1 day. The median time between referral and the procedure was 12.0 days. The ratio of referrals to completed cases is 96 of 260 (or 37% conversion rate). CONCLUSION:: Our MAID processes, including our committee structure, referral triage process, and physical site have all undergone extensive review and improvement cycles throughout these first 2 years with the aim of ensuring that this procedure is managed in a respectful, confidential, safe, efficient, and patient-centered manner.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».