MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3208496780 · doi:10.1186/s12913-021-07222-5

Navigating medical assistance in dying from Bill C-14 to Bill C-7: a qualitative study

2021· article· en· W3208496780 sur OpenAlexafffundabout
Barbara Pesut, Sally Thorne, David Wright, Catharine J. Schiller, Madison Huggins, Gloria Puurveen, Kenneth Chambaere

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of OttawaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNursingLegislationQualitative researchMedicineJudgementHealth carePalliative careHealth administrationPublic healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Even as healthcare providers and systems were settling into the processes required for Medical Assistance in Dying (MAID) under Bill C-14, new legislation was introduced (Bill C-7) that extended assisted death to persons whose natural death is not reasonably foreseeable. The purpose of this paper is to describe the experiences of nurses and nurse practitioners with the implementation and ongoing development of this transition. METHODS: This qualitative longitudinal descriptive study gathered data through semi-structured telephone interviews with nurses from across Canada; cross sectional data from 2020 to 2021 is reported here. The study received ethical approval and all participants provided written consent. FINDINGS: Participants included nurses (n = 34) and nurse practitioners (n = 16) with significant experience with MAID. Participants described how MAID had transitioned from a new, secretive, and anxiety-producing procedure to one that was increasingly visible and normalized, although this normalization did not necessarily mitigate the emotional impact. MAID was becoming more accessible, and participants were learning to trust the process. However, the work was becoming increasingly complex, labour intensive, and often poorly remunerated. Although many participants described a degree of integration between MAID and palliative care services, there remained ongoing tensions around equitable access to both. Participants described an evolving gestalt of determining persons' eligibility for MAID that required a high degree of clinical judgement. Deeming someone ineligible was intensely stressful for all involved and so participants had learned to be resourceful in avoiding this possibility. The required 10-day waiting period was difficult emotionally, particularly if persons worried about losing capacity to give final consent. The implementation of C-7 was perceived to be particularly challenging due to the nature of the population that would seek MAID and the resultant complexity of trying to address the origins of their suffering within a resource-strapped system. CONCLUSIONS: Significant social and system calibration must occur to accommodate assisted death as an end-of-life option. The transition to offering MAID for those whose natural death is not reasonably foreseeable will require intensive navigation of a sometimes siloed and inaccessible system. High quality MAID care should be both relational and dialogical and those who provide such care require expert communication skills and knowledge of the healthcare system.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,013
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Health Services ResearchMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207