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Enregistrement W3006160362 · doi:10.1503/cmaj.200016

Early experience with medical assistance in dying in Ontario, Canada: a cohort study

2020· article· en· W3006160362 sur OpenAlexafffundvenueabout
James Downar, Robert Fowler, Roxanne Halko, Larkin Davenport Huyer, Andrea D. Hill, Jennifer Gibson

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSunnybrook HospitalPublic Health OntarioMinistry of Health and Long Term CareGovernment of OntarioOttawa HospitalQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineCohortRetrospective cohort studyPalliative careDemographyLogistic regressionReceiptPopulationCohort studyGerontologyEnvironmental healthSurgeryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical assistance in dying (MAiD) was legalized across Canada in June 2016. Some have expressed concern that patient requests for MAiD might be driven by poor access to palliative care and that social and economic vulnerability of patients may influence access to or receipt of MAiD. To examine these concerns, we describe Ontario's early experience with MAiD and compare MAiD decedents with the general population of decedents in Ontario. METHODS: We conducted a retrospective cohort study comparing all MAiD-related deaths with all deaths in Ontario, Canada, between June 7, 2016, and Oct. 31, 2018. Clinical and demographic characteristics were collected for all MAiD decedents and compared with those of all Ontario decedents when possible. We used logistic regression analyses to describe the association of demographic and clinical factors with receipt of MAiD. RESULTS: A total of 2241 patients (50.2% women) were included in the MAiD cohort, and 186 814 in the general Ontario decedent cohort. Recipients of MAiD reported both physical (99.5%) and psychologic suffering (96.4%) before the procedure. In 74.4% of cases, palliative care providers were involved in the patient's care at the time of the MAiD request. The statutory 10-day reflection period was shortened for 26.6% of people. Compared with all Ontario decedents, MAiD recipients were younger (mean 74.4 v. 77.0 yr, standardized difference 0.18);, more likely to be from a higher income quintile (24.9% v. 15.6%, standardized difference across quintiles 0.31); less likely to reside in an institution (6.3% v. 28.0%, standardized difference 0.6); more likely to be married (48.5% v. 40.6%) and less likely to be widowed (25.7% v. 35.8%, standardized difference 0.34); and more likely to have a cancer diagnosis (64.4% v. 27.6%, standardized difference 0.88 for diagnoses comparisons). INTERPRETATION: Recipients of MAiD were younger, had higher income, were substantially less likely to reside in an institution and were more likely to be married than decedents from the general population, suggesting that MAiD is unlikely to be driven by social or economic vulnerability. Given the high prevalence of physical and psychologic suffering, despite involvement of palliative care providers in caring for patients who request MAiD, future studies should aim to improve our understanding and treatment of the specific types of suffering that lead to a MAiD request.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations95
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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