Medical Assistance in Dying: A Review of Canadian Nursing Regulatory Documents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Canada's legalization of Medical Assistance in Dying (MAiD) in 2016 has had important implications for nursing regulators. Evidence indicates that registered nurses perform key roles in ensuring high-quality care for patients receiving MAiD. Further, Canada is the first country to recognize nurse practitioners as MAiD assessors and providers. The purpose of this article is to analyze the documents created by Canadian nursing regulatory bodies to support registered nurse and nurse practitioner practice in the political context of MAiD. A search of Canadian provincial and territorial websites retrieved 17 documents that provided regulatory guidance for registered nurses and nurse practitioners related to MAiD. Responsibilities of registered nurses varied across all documents reviewed but included assisting in assessment of patient competency, providing information about MAiD to patients and families, coordinating the MAiD process, preparing equipment and intravenous access for medication delivery, coordinating and informing health care personnel related to the MAiD procedure, documenting nursing care provided, supporting patients and significant others, and providing post death care. Responsibilities of nurse practitioners were identified in relation to existing legislation. Safety concerns cited in these documents related to ensuring that nurses understood their boundaries in relation to counseling versus informing, administering versus aiding, ensuring safeguards were met, obtaining informed consent, and documenting. Guidance related to conscientious objection figured prominently across documents. These findings have important implications for system level support for the nursing role in MAiD including ongoing education and support for nurses' moral decision making.
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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 | 0,022 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle