Impact of legalization of Medical Assistance in Dying on the Use of Palliative Sedation in a Tertiary Care Hospital: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients approaching end of life may experience intractable symptoms managed with palliative sedation. The legalization of Medical Assistance in Dying (MAiD) in Canada in 2016 offers a new option for relief of intolerable suffering, and there is limited evidence examining how the use of palliative sedation has evolved with the introduction of MAiD. OBJECTIVES: To compare rates of palliative sedation at a tertiary care hospital before and after the legalization of MAiD. METHODS: This study is a retrospective chart analysis of all deaths of patients followed by the palliative care consult team in acute care, or admitted to the palliative care unit. We compared the use of palliative sedation during 1-year periods before and after the legalization of MAiD, and screened charts for MAiD requests during the second time period. RESULTS: 4.7% (n = 25) of patients who died in the palliative care unit pre-legalization of MAiD received palliative sedation compared to 14.6% (n = 82) post-MAiD, with no change in acute care. Post-MAiD, 4.1% of deaths were medically-assisted deaths in the palliative care unit (n = 23) and acute care (n = 14). For patients who requested MAiD but instead received palliative sedation, the primary reason was loss of decisional capacity to consent for MAiD. CONCLUSION: We believe that the mainstream presence of MAiD has resulted in an increased recognition of MAiD and palliative sedation as distinct entities, and rates of palliative sedation increased post-MAiD due to greater awareness about patient choice and increased comfort with end-of-life options.
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 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».