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Enregistrement W3160962556 · doi:10.1017/cjn.2021.186

Neuro-Oncology Clinicians’ Attitudes and Perspectives on Medical Assistance in Dying

2021· article· en· W3160962556 sur OpenAlexafffundvenue
Seth Climans, Warren Mason, Caroline Variath, Kim Edelstein, Jennifer Bell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésMedical decision makingAffect (linguistics)MedicineGlobeCognitionFamily medicineGlioblastomaPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical assistance in dying (MAiD), also known as physician-assisted death, is currently legal in several locations across the globe. Brain cancer or its treatments can lead to cognitive impairment, which can impact decision-making capacity for MAiD. OBJECTIVE: We sought to explore neuro-oncology clinicians' attitudes and perspectives on MAiD, including interpretation of decision-making capacity for patient MAiD eligibility. METHODS: An online survey was distributed to members of national and international neuro-oncology societies. We asked questions about decision-making capacity and MAiD, in part using hypothetical patient scenarios. Multiple choice and free-text responses were captured. RESULTS: There were 125 survey respondents. Impaired cognition was identified as the most important factor that would signal a decline in patient capacity. At least 26% of survey respondents had moral objections to MAiD. Respondents thought that different hypothetical patients had capacity to make a decision about MAiD (range 18%-58%). In other hypothetical scenarios, fewer clinicians were willing to support a MAiD decision for a patient with an oligodendroglioma (26%) vs. glioblastoma (41%-70%, depending on the scenario). Time since diagnosis, performance status, and patient age seemed to affect support for MAiD decisions (Fisher's exact P-values 0.007, < 0.001, and 0.049, respectively). CONCLUSION: While there are differing opinions on the moral permissibility of MAiD in general and for neuro-oncology patients, most clinicians agree that capacity must be assessed carefully before a decision is made. End-of-life discussions should happen early, before the capacity is lost. Our results can inform assessments of patient capacity in jurisdictions where MAiD is legal.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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