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Enregistrement W3195810497 · doi:10.3390/ijerph18168819

The Ethics of Dying: Deciphering Pandemic-Resultant Pressures That Influence Elderly Patients’ Medical Assistance in Dying (MAiD) Decisions

2021· article· en· W3195810497 sur OpenAlexaff
Masud Khawaja, Abdullah Khawaja

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyContext (archaeology)Mental healthIntervention (counseling)Isolation (microbiology)PandemicState (computer science)CriminologySocial isolationPsychologySociologyPolitical scienceLawMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of medicine is to provide humans with the best possible health outcomes from the beginning to the end of life. If the continuation of life becomes unbearable, some may evaluate procedures to end their lives prematurely. One such procedure is Medical Assistance in Dying (MAiD), and it is hotly contended in many spheres of society. From legal to personal perspectives, there are strong arguments for its implementation and prohibition. This article intends to add to this rich discourse by exploring MAiD in the context of our current pandemic-ridden society as new pressures from social isolation and guilt threaten the autonomy of vulnerable elderly patients. Although autonomy is of chief importance, variables within our current context undermine otherwise independent decisions. Many older individuals are isolated from their social network, resulting in a decline in their mental health. Individuals in such a state are more likely to request a MAiD outcome. Furthermore, overwhelmed healthcare systems may not adequately address this state, which would normally have prompted a mental health intervention. The future of MAiD is far from settled and careful consideration must be given as new contexts come to light, such as those outlined in this paper.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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