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Enregistrement W4200185976 · doi:10.1177/08258597211050738

Canadian Undergraduates’ Perspectives on Medical Assistance in Dying (MAiD): A Quantitative Study

2021· article· en· W4200185976 sur OpenAlexaffabout
Erin Hawrelak, Lori Harper, John R. Reddon, Russell A. Powell

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental illnessPsychologyMentally illEthnic groupPsychiatryPersonalityTerminally illClinical psychologyMental healthMedicinePalliative careNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives: In 2016, Medical Assistance in Dying (MAiD) became legal in Canada for those suffering a grievous and untreatable medical condition. Currently, it is not available to minors or to those with an untreatable mental illness, although it is likely the scope of MAiD will be widened to include persons with severe and untreatable mental illnesses. However, little is known about the factors predicting acceptance or rejection of MAiD for persons with either a grievous medical condition or an untreatable mental illness. Methods: A survey was administered to 438 undergraduate students to examine factors associated with their acceptance or rejection of MAiD. The survey included four different scenarios: a young or old person with an untreatable medical condition, and a young or old person with an untreatable mental illness. Demographic questions (age, sex, religion, etc), personality measures, and an attitude towards euthanasia scale were also administered, as well as questions assessing participants’ general understanding of MAiD and their life experiences with death and suicide. Results/Conclusion: Overall, most of the Canadian undergraduate participants accepted MAiD for both terminally ill and mentally ill patients; however, different variables, such as age, religion, and ethnicity, predicted the acceptance or rejection of MAiD for each scenario.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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