Quality of care with telemedicine for medical assistance in dying eligibility assessments: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To facilitate access to medical assistance in dying (MAiD) in British Columbia, telemedicine has been used for eligibility assessments. This research explored the impacts of using telemedicine on quality of care. METHODS: This mixed-methods study consisted of data from 3 BC health authorities and semistructured interviews with a patient, support persons, providers and administrators about the use of telemedicine for MAiD eligibility assessment. Interviews were conducted by telephone, video meeting or email between June and November 2018. We analyzed the quantitative data using descriptive statistics. We categorized the qualitative data using the 7 dimensions of the BC Health Quality Matrix and then analyzed them qualitatively with abductive coding. RESULTS: Twenty-one participants (8 MAiD assessors, 1 patient, 7 support persons of patients and 5 MAiD administrators) were interviewed. Telemedicine for MAiD eligibility assessments was highly acceptable to the support persons and patient and to most assessors and administrators. Assessors expressed challenges with empathy, eye contact, nonverbal communication and missing contextual factors. Participants described which patients were appropriate and which were not. Telemedicine improved access and equity for the patients who received this service. It was perceived as an effective and efficient way to perform eligibility assessments. Concerns were expressed by assessors and administrators, but not by the patient or support persons, about confidentiality. Opinions varied on the requirement for a regulated health care professional to be in physical attendance with the patient to act as a witness. INTERPRETATION: Quality of care can be achieved with telemedicine for MAiD eligibility assessments for specific situations and patients, and this modality has the potential to expand access to MAiD. Updated clinical and administrative policies are needed to address barriers to telemedicine access and to best support patients and assessors using this technology.
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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 | 0,006 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».