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Enregistrement W3156287348 · doi:10.9778/cmajo.20200163

How the experience of medical assistance in dying changed during the COVID-19 pandemic in Canada: a qualitative study of providers

2021· article· en· W3156287348 sur OpenAlexaffvenueabout
Ellen Wiebe, Michaela Kelly, Thomas McMorrow, Sabrina Tremblay-Huet, Brian Sum, Mirna Hennawy

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOntario Tech UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistancingPandemicQualitative researchClosenessCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Government (linguistics)PerceptionPsychologySocial distanceNursingMedicinePublic relationsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In March 2020, all levels of government introduced various strategies to reduce the impact of the COVID-19 pandemic. The purpose of this study was to document how the experience of providing medical assistance in dying (MAiD) changed during the COVID-19 pandemic. METHODS: We conducted a qualitative study using semistructured interviews with key informants in Canada who provided or coordinated MAiD before and during the COVID-19 pandemic. We interviewed participants from April to June 2020 by telephone or email. We collected and analyzed data in an iterative manner and reached theme saturation. Our team reached consensus on the major themes and subthemes. RESULTS: We interviewed 1 MAiD coordinator and 15 providers, including 14 physicians and 1 nurse practitioner. We identified 4 main themes. The most important theme was the perception that the pandemic increased the suffering of patients receiving MAiD by isolating them from loved ones and reducing available services. Providers were distressed by the difficulty of establishing rapport and closeness at the end of life, given the requirements for physical distancing and personal protective equipment. They were concerned about the spread of SARS-CoV-2, and found it difficult to enforce rules about distancing and the number of people present. Logistics and access to MAiD became more difficult because of the new restrictions, but there were many adaptations to solve these problems. INTERPRETATION: Providers and coordinators had many challenges in providing MAiD during the COVID-19 pandemic, including their perception that the suffering of their patients increased. Some changes in how MAiD is provided that have occurred during the pandemic, including more telemedicine assessments and virtual witnessing, are likely to remain after the pandemic and may improve service.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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