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Enregistrement W3214669957 · doi:10.33137/utjph.v2i2.36749

Improving end-of-life conversations in the post-MAiD era

2021· article· en· W3214669957 sur OpenAlexaffabout
Kristie Serota, Anita Ho

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaProvidence Health CarePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careThematic analysisConversationLegislationPublic relationsEnd-of-life careHealth carePsychologyFaithBurnoutSocial workNursingSociologySocial psychologyPolitical scienceMedicineLawQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legalizing medical assistance in dying (MAiD) has transformed how palliative and hospice care providers (PHCPs) engage in end of life conversations with patients and their loved ones. We do not currently know how PHCPs in the Toronto area have experienced this tremendous shift, and what challenges they have faced in transforming their practice to accommodate MAiD conversations. We must understand the unique challenges faced by PHCPs so that we can improve the education, resources, and supports available to these essential healthcare providers. We also must ensure that Canadians receive the highest quality care at the end of life, whether or not they choose to pursue a medically assisted death. To examine these unique challenges, I interviewed 22 PHCPs to document their experiences of engaging in end-of-life conversations in the post-MAiD era. Participants included physicians, nurses, social workers, and other allied health professionals employed in faith-based and secular institutions. Their personal beliefs about MAiD varied widely; some identified as conscientious objectors, while others actively engaged in MAiD assessment and provision. Initial thematic analysis revealed that challenges include translating the federal legislation into medical practice; navigating inefficient institutional policies and role ambiguity; developing conversation techniques to share MAiD information with patients and families in a balanced way that is informative yet uncoercive; and, navigating the ethical and organizational issues that arise when patients with declining capacity pursue MAiD. Finally, PHCPs shared personal experiences of burnout, emotional weight, and stigma. Understanding how these factors impact the work and lives of PHCPs allows us to develop targeted strategies to improve the institutional policies surrounding MAiD conversations, referrals, and procedures, as well as decrease the negative personal and emotional consequences of engaging in end-of-life conversations in the post-MAiD era.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0250,014
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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