Canadian Nursing Students’ Experiences with Medical Assistance in Dying
Notice bibliographique
Résumé
The recent introduction of medical assistance in dying (MAiD) has significant implications for healthcare workers, nurse educators, and society at large. Nursing students are being asked to participate directly or indirectly with a medically assisted death. Little is known about nursing students’ experiences with or attitudes toward MAiD in Canada.The purpose of this study was to explore the experiences of fourth-year nursing students in caring for patients who choose MAiD. The aim was to understand students’ perceptions of their educational preparation regarding MAiD and identify potential gaps in existing knowledge and skills. A qualitative design and thematic analysis were used. Nine senior nursing students were interviewed using semi-structured questions. Themes and corresponding sub-themes were inductively developed and include: (1) role confusion (where do student nurses fit? and fear of saying the wrong thing); (2) honouring patient autonomy (nurse as advocate-- not judge, and MAiD as ‘normal’ nursing); (3) professional tensions (entangled emotions and intellect, and surfacing hidden values); (4) students’ recommendations for education. Nursing students report support and interest in having opportunities to participate in MAiD. Nevertheless, they feel ill-equipped and perceive nurses are also unclear about their roles and responsibilities in the provision of MAiD.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,025 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».