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Enregistrement W3132369049 · doi:10.1089/jpm.2020.0664

E-Survey of Stressors and Protective Factors in Practicing Medical Assistance in Dying

2021· article· en· W3132369049 sur OpenAlexaffabout
Donna E. Stewart, P. Viens, Oviya Muralidharan, Patti Kastanias, Justine Dembo, Ekaterina Riazantseva

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services Sociaux
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorContext (archaeology)MedicineFeelingFamily medicinePsychologyClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To better identify, quantify, and understand the current stressors and protective factors reported by Canadian medical assistance in dying (MAiD) assessors and providers to inform policy, education, and supports. Methods: E-survey of MAiD stressors ( n = 33) and protective factors ( n = 27); resilience measurement and comments relating to practice involving physicians and nurse practitioners who provide MAiD services and belong to the Canadian Association of MAiD Assessors and Providers or a francophone equivalent. The survey was conducted, while Parliament was considering changes to MAiD eligibility criteria, which occurred during COVID-19 pandemic restrictions. Results: In total, there were 131 respondents (response rate 35.8%). Two possible changes to future eligibility (mental disorders as the sole reason for MAiD and mature minors) were highly scored as were extra clinical load and patients' family conflict over MAiD. Twenty percent of respondents considered stopping MAiD work. The CD Resilience Scale-2 mean score was 6.90. Highly scored protective factors included compassionate care, relief of suffering, patient autonomy, patient gratitude, feelings of honor, privilege, and professionally satisfying work. Discussion: The identified stressors and reasons for considering stopping MAiD work indicate needs for policy, education, and supports to be optimized or developed. Respondents showed high resilience and highly scored protective factors, which should be optimized. This survey should be repeated in countries where MAiD is legal to determine stressors and protective factors in MAiD practice, stressors addressed, and protective factors enhanced where feasible in the local context for optimal care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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