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Enregistrement W2962296015 · doi:10.1177/1355819619834962

Medical assistance in dying: implications for health systems from a scoping review of the literature

2019· review· en· W2962296015 sur OpenAlexafffund
Jamie Fujioka, Raza Mirza, Christopher Klinger, Lynn P. McDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésCINAHLPsycINFOGrey literatureThematic analysisMEDLINEInclusion (mineral)Multidisciplinary approachPalliative careHealth careMedicineNursingPublic relationsPsychologyPolitical scienceQualitative researchSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Medical assistance in dying (MAiD) is the medical provision of substances to end a patient’s life at their voluntary request. While legal in several countries, the implementation of MAiD is met with ethical, legislative and clinical challenges, which are often overshadowed by moral discourse. Our aim was to conduct a scoping review to explore key barriers for the integration of MAiD into existing health systems. Methods We searched electronic databases (CINAHL, Embase, MEDLINE, and PsycINFO) and grey literature sources from 1990 to 2017. Studies discussing barriers and/or challenges to implementing MAiD from a health system’s perspective were included. Full-text papers were screened against inclusion/exclusion criteria for article selection. A thematic content analysis was conducted to summarize data into themes to highlight key implementation barriers. Results The final review included 35 articles (see online Appendix 1). Six categories of implementation challenges emerged: regulatory (n = 26), legal (n = 15), social (n = 9), logistical (n = 9), financial (n = 3) and compatibility with palliative care (n = 3). Within four of the six identified implementation barriers (regulatory, legal, social and logistical) were subthemes, which described barriers related to legalizing MAiD in more detail. Conclusion Despite multiple challenges related to its implementation, MAiD remains a requested end-of-life option, requiring careful examination to ensure adequate integration into existing health services. Comprehensive models of care incorporating multidisciplinary teams and regulatory oversight alongside improved clinician education may be effective to streamline MAiD services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,167
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,167
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0290,034
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,427
Tête enseignante GPT0,663
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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