Medical Assistance in Dying: A Review of Canadian Regulatory Documents
Notice bibliographique
Résumé
After years of heated debate about the issue, medical assistance in dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016. Canada became the first jurisdiction where MAiD may be delivered by nurse practitioners as well as physicians. Experience has revealed significant public demand for the service, and Canadians expect nurses to advocate for safe, high-quality, ethical practice in this new area of care. Pesut et al. offer a superb analysis of the related Canadian nursing regulatory documents and the challenges in creating a harmonized approach that arise in a federation where the Criminal Code is a federal entity and the regulation of health care providers and delivery of care fall under provincial and territorial legislation. Organizations like the Canadian Nurses Association contribute to the development of good legislation by working with partners to present evidence to help legislators consider impacts on public health, health care, and providers. Nursing regulators across Canada responded quickly to the unfolding policy landscape as the federal legislation evolved and will face that task again: In February 2020, the federal government tabled legislation to relax conditions related to MAiD requests that will force regulators and professional associations back to public advocacy and legislative tables. The success of the cautious approach exercised by nursing bodies throughout this journey should continue to reassure Canadians that their high trust in the profession is well placed.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».