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Enregistrement W3165214380 · doi:10.5770/cgj.24.496

Advance Requests for Medical Assistance in Dying in Dementia: a Survey Study of Dementia Care Specialists

2021· article· en· W3165214380 sur OpenAlexaffvenueabout
Allison Nakanishi, Lauren Cuthbertson, Jocelyn Chase

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensProvidence Health CareUniversity of British ColumbiaIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationDementiaMedicinePalliative careCoercion (linguistics)NursingMental capacityDo not resuscitateFamily medicinePsychiatryDiseaseLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current Canadian Medical Assistance in Dying (MAiD) legislation requires individuals to have the mental capacity to consent at the time of the procedure. Advance requests for MAiD (ARs for MAiD) could allow individuals to document conditions where MAiD would be desired in the setting of progressive dementia. METHODS: Greater Vancouver area dementia care clinicians from family practice, geriatric medicine, geriatric psychiatry, and palliative care were approached to participate in an online survey to assess attitudes around the appropriateness of ARs for MAiD. Quantitative analysis of survey questions and qualitative analysis of open-ended response questions were performed. RESULTS: Of 630 clinicians approached, 80 were included in the data analysis. 64% of respondents supported legislation allowing ARs for MAiD in dementia. 96% of respondents articulated barriers and concerns, including determination of capacity, protecting the interests of the future individual, navigating conflict among stakeholders, and identifying coercion. 78% of respondents agreed with a mandatory capacity assessment to create an AR, and 59% agreed that consensus between clinicians and substitute decision-makers was required to enact an AR. CONCLUSION: The majority of Vancouver dementia care clinicians participating in this study support legislation allowing ARs for MAiD in dementia, while also articulating ethical and logistical concerns with its application.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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