Oncologists and medical assistance in dying: Where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
64 Background: With the passage of Bill C-14 in June 2016, medical assistance in dying (MAiD) was formally enacted into Canadian law. Since then, approximately 2,000 patients have died with medical assistance across the country, with cancer being the most common qualifying condition. We aimed to understand the views of oncology providers (OPs) regarding MAiD. Methods: We designed and administered an online survey to Canadian OPs’ to assess experience with MAiD, self-perceived knowledge, willingness to participate, and perception of the role of OPs in introducing MAiD as an end-of-life care option. We used complete sampling via the Canadian Association of Medical Oncologists (CAMO) and the Canadian Association of Radiation Oncologists (CARO) membership email lists. The survey was sent to 366 Radiation Oncologists, and 325 Medical Oncologists. Data was collected from April-June 2018. Results were analyzed using descriptive statistics as well as univariate and multivariate analysis. Results: We received 224 responses (response rate 32.4%). 70% of OPs have been approached by patients requesting MAiD. OPs were confident in their knowledge of the eligibility criteria, and previous exposure to MAiD was associated with confidence in this domain (odds ratio [OR]=3.77, 95% CI=2.05-6.94, p value<0.001). OPs were most willing to engage in MAiD with an assessment for eligibility, yet most refer to specialized teams for assessments. A majority of physicians (52.8%) would initiate a conversation of MAiD with a patient under certain circumstances, most commonly the absence of viable therapeutic options, coupled with unmanageable patient distress. Conclusions: In this first national survey of Canadian OP’s regarding MAiD, we found that most OP’s encounter patient requests for MAiD, are confident in knowledge of eligibility, and are willing to act as assessors of eligibility. Many OP’s believe that it is appropriate to present MAiD as a therapeutic option at the end of life under some circumstances. This finding warrants further deliberation amongst national/regional bodies for the development of consensus guidelines in order to ensure equitable access to MAiD for patients who wish to pursue it.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».