Survey of Mental Health Care Providers’ Perspectives on the Everyday Ethics of Medical-Aid-in-Dying for People with a Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
Context: In most jurisdictions where medical-aid-in-dying (MAiD) is available, this option is reserved for individuals suffering from incurable physical conditions. Currently, in Canada, people who have a mental illness are legally excluded from accessing MAiD. Methods: We developed a questionnaire for mental health care providers to better understand their perspectives related to ethical issues in relation to MAiD in the context of severe and persistent suffering caused by mental illness. We used a mixed-methods survey approach, using a concurrent embedded model with both closed and open-ended questions. Findings: 477 healthcare providers from the province of Québec (Canada) completed the questionnaire. One third of the sample (34.4%) were nurses, one quarter psychologists (24.3%) and one quarter psycho-educators (24%). Nearly half of the respondents (48.4%) considered that people with a severe mental illness should be granted the right to opt for MAiD as a way to end their suffering. Respondents were more likely to feel comfortable listening to the person and participating in discussions related to MAiD for a mental illness than offering care or the means for the person to access MAiD. Most (86.2%) reported that they had not received adequate/sufficient training, education or preparation in order to address ethical questions surrounding MAiD. Conclusions: The findings highlight how extending MAiD to people with a mental illness would affect daily practices for mental healthcare providers who work directly with people who may request MAiD. The survey results also reinforce the need for adequate training and professional education in this complex area of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».