Professional experiences of formal healthcare providers in the provision of medical assistance in dying (MAiD): A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review describes the existing literature which examines the breadth of healthcare providers' (HCP's) experiences with the provision of medical assistance in dying (MAiD). METHOD: This study employed a scoping review methodology: (1) identify research articles, (2) identify relevant studies, (3) select studies based on inclusion/exclusion criteria, (4) chart the data, and (5) summarize the results. RESULTS: = 12). This scoping review found that HCPs experienced a variety of emotional responses to providing or providing support to MAiD. Some HCPs experienced positive emotions through helping patients at the end of the patient's life. Still other HCPs experienced very intense and negative emotions such as immense internal moral conflict. HCPs from various professions were involved in various aspects of MAiD provision such as responding to initial requests for MAiD, supporting patients and families, nursing support during MAiD, and the administration of medications to end of life. SIGNIFICANCE OF RESULTS: This review consolidates many of the experiences of HCPs in relation to the provision of MAiD. Specifically, this review elucidates many of the emotions that HCPs experience through participation in MAiD. In addition to describing the emotional experiences, this review highlights some of the roles that HCPs participate in with relation to MAiD. Finally, this review accentuates the importance of team supports and self-care for all team members in the provision of MAiD regardless of their degree of involvement.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».