Double-edged MAiD death family legacy: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals who accompany a loved one through medical assistance in dying (MAiD) have to live with the experience and the psychological, moral and social consequences of their involvement in the process long after the death occurs. AIM: To explore the legacy of a MAiD death for individuals who accompanied a loved one through the process. DESIGN: Using a qualitative descriptive approach we conducted semi-structured interviews to collect data from family members who had accompanied a loved one through MAiD. Data were analysed using conventional content analysis. SETTING/PARTICIPANTS: 16 family members of 14 patients who received MAiD at a Canadian hospital with an interdisciplinary MAiD programme. RESULTS: The main theme in the analysis is the opposing tensions experienced by individuals who accompany a loved one through a MAiD death, which we conceptualise as a double-edge experience. This double-edge experience is illustrated through four thematic opposing tensions: (1) support for patient autonomy and ambivalence about the MAiD choice, (2) gratitude for suffering relieved for loved one and grief for lost time with loved one, (3) time as a gift and time as a burden and (4) positive legacy and challenging bereavement experience. CONCLUSION: The nature of the MAiD experience for involved families is rooted in complexity, ambiguity and ambivalence and thus resists easy categorisation. Families would benefit from structured psychosocial and spiritual supports that acknowledge this complexity, along with MAiD-specific bereavement support following the death.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| 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 | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».