Medical Assistance in Dying in health sciences curricula: A qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper offers insight into (1) the driving and restraining forces impacting the inclusion of medical assistance in dying (MAID) in health sciences curricula, (2) the required resources for teaching MAID, and (3) the current placement of MAID in health sciences curricula in relation to end-of-life care concepts. METHOD: We conducted a qualitative exploratory study in a Canadian province using Interpretive Description, Force Field Analysis, and Change as Three Steps. We interviewed ten key informants (KI), representing the provincial health sciences programs of medicine, nursing, pharmacy, and social work. KIs held various roles, including curriculum coordinator, associate dean, or lecturing faculty. Data were analyzed via the comparative method using NVivo12. RESULTS: Curriculum delivery structures, resources, faculty comfort and practice context, and uncertainty of the student scope of practice influenced MAID inclusion. Medical and pharmacy students were consistently exposed to MAID, whereas MAID inclusion in nursing and social work was determined by faculty in consideration with the pre-existing course objectives. The theoretical and legal aspects of MAID were more consistently taught than clinical care when faculty did not have a current practice context. Care pathways, accreditation standards, practice experts, peer-reviewed evidence, and local statistics were identified as the required resources to support student learning. MAID was delivered in conjunction with palliative care and ethics, legalities, and professional regulation courses. CONCLUSION: The addition of MAID in health sciences curricula is crucial to support students in this new practice context. Identifying the drivers and restrainers influencing the inclusion of MAID in health sciences curricula is critical to support the comprehensiveness of end-of-life education for all students.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».