Investigating palliative care nurse attitudes towards medical assistance in dying: An exploratory cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate palliative care nurse attitudes towards medical assistance in dying. DESIGN: An exploratory cross-sectional study design. METHODS: A mailed letter recruited participants with data collection occurring on a secure online survey platform between November 2017-February 2018. Data analyses included descriptive and bivariate statistics and stepwise linear regression. RESULTS: Palliative care nurse attitudes towards medical assistance in dying were explained by perceived expertise in the social domain of palliative care, personal importance of religion/faith, professional importance of religion/faith, and nursing designation. CONCLUSION: This study reveals the perceived importance of religion, versus religious affiliation alone, as significant in influencing provider attitudes towards assisted dying. Further research is needed to understand differences in attitudes between Registered Nurses and Registered Practical Nurses and how the social domain of palliative care influences nurse attitude. IMPACT: Organizations must prioritize nursing input, encourage open interprofessional dialogue and provide support for ethical decision-making, practice decisions, and conscientious objection surrounding medical assistance in dying. Longitudinal nursing studies are needed to understand the impact of legislation on quality and person-centred end-of-life care and the emotional well-being/retention of palliative care nurses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».