Medical Assistance in Dying: Patients', Families', and Health Care Providers' Perspectives on Access and Care Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical assistance in dying (MAID) became legal in Canada in 2016. Although the legislation is federal, each province is responsible for establishing quality care. Objective: To explore patient, family, and health care provider (HCP) perspectives on MAID access and care delivery and improve regional MAID care delivery. Design: Qualitative exploratory. Setting/Subjects: We interviewed 5 patients (4 met the legislated MAID criteria and 1 did not), 11 family members (4 spouses, 5 children, 1 sibling, and 1 friend), and 14 HCP (3 physicians, 4 social workers, and 7 nurses) from June to August 2017. Measurement: Semistructured interviews, content analysis, and thematic summary. Results: Patients, families, and HCPs highlighted access and delivery concerns regarding program sustainability, care pathway ambiguity, lack of support for care choices, institutional conscientious objection (CO), navigating care in institutions with a CO, and postdeath documentation. Patients and families expressed additional concerns regarding lack of ability to provide advanced MAID consent, and the requirement of independent witnesses on MAID request forms and consent immediately before MAID administration. HCPs were additionally uncertain about professional roles and responsibilities. Ten recommendations to improve regional MAID care and the resultant practice change are presented. Conclusion: Quality improvement (QI) processes are essential to devise an accessible dignified patient- and family-centered MAID program. Ensuring patient and family perspectives are integrated into QI initiatives will assist programs in ensuring the needs of all are considered in structuring and staffing a program that is accessible, easy to navigate, and provides dignified end-of-life care in supportive and respectful work environments.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».