Perception of roles across the interprofessional team for delivery of medical assistance in dying
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, Canada joined many jurisdictions worldwide in legalizing Medical Assistance in Dying (MAiD). Given the paucity of qualitative research regarding the involvement of interprofessional health care providers (HCPs) in MAiD, the goal of this study was to better understand how HCPs viewed their role(s). Semi-structured interviews were conducted with 3 pharmacists, 10 nurses, and 8 social workers at an academic hospital in Toronto. Thematic analysis generated six broad themes: 1) Practical/Technical Component, 2) Education, 3) Support, 4) "Part of the Job," 5) "All of the Job," and 6) Lack of Published Information. While nurses and social workers espoused many commonalities, nursing roles were more "in the moment," whereas social workers viewed their roles as beginning earlier and extending after provision of MAiD. There was a spectrum of how participants perceived their role: pharmacists minimized the task of dispensing medications as an insignificant experience, nurses viewed involvement as consistent with their other professional duties (specifically non-MAiD deaths), and social workers described MAiD as a unique opportunity to employ the full gamut of their skills. The study highlights the importance of supporting HCPs through education and information at both regulatory and research levels, recognizing the key roles they play in MAiD.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».