Body Donation after Medically Assisted Death: An Emerging Consideration for Donor Programs
Notice bibliographique
Résumé
Around the world, the recent introduction of assisted death laws has meant that undertaking medical assistance in dying (MAID) is now an option for some persons wishing to end their life. Some of these people donate their bodies to medical science, and by doing so have created a new route from which donor programs can now receive bodies. Such donations have also illuminated a myriad of novel ethical questions. This article considers the emotive and controversial topic of MAID in relation to body donation, describing the experiences of McMaster University, Canada, where several MAID body donors have been received by the anatomical donor program. It provides background on the development and implementation of MAID in Canada, and describes the experience of staff and students at McMaster to MAID donations. It also explores the relevance of MAID to body donation programs, and discusses several of the ethical challenges facing body donation programs who may encounter MAID body donors. These include the appropriateness of accepting MAID donors, issues with informed consent, the effect of personal engagement with MAID donors, information sharing around MAID donations, governance issues, and negative historical parallels between MAID and euthanasia. Suggestions on how to manage MAID body donation focus on how issues affecting institutions, faculty, and students may be approached utilizing appropriate transparency and communication, some of which may facilitate student professional development around the topic of MAID. It is also suggested that the development of ethically appropriate guidelines on MAID body donations may positively guide the anatomical community.
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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 | 0,043 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».