Medical Assistance in Dying: Challenges of Monitoring the Canadian Program
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian medical assistance in dying (MAID) program, based on an ambitious piece of legislation and detailed regulations, has failed to provide Canadians with sufficient publicly accessible evidence to show that it is operating as mandated by the requirements of the law, regulations, and expectations of all stakeholders. The federal law that was adopted in 2016 defined the eligibility criteria and put in place a number of safeguards that had to be satisfied before providing assisted dying to a person in order not to transgress the Criminal Law. The responsibility of monitoring for the purpose of investigating compliance with the eligibility criteria and procedural safeguards was assigned by the Federal Ministry of Health (responsible for all monitoring) to the provincial and territorial governments. Some of the governments have released statistical data concerning the program, but none have yet issued a comprehensive report on adherence to the eligibility criteria and its safeguards as required by the law and regulations. This paper explains the process, explores the possible reasons for this shortfall, and offers some suggestions for actions that could rectify this aspect of the MAID program. Accountability and transparency are integral to the delivery of MAID and the publications of the mandated federal as well as provincial/territorial monitoring reports are one important approach to achieving confidence and trust in the program.
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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 | 0,128 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».