Neuro-Oncology Clinicians’ Attitudes and Perspectives on Medical Assistance in Dying
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».