Medications and dosages used in medical assistance in dying: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little evidence describing the technical aspects of medical assistance in dying (MAiD) in Canada, such as medications, dosages and complications. Our objective was to describe clinical practice in providing MAiD in Ontario and Vancouver, Canada, and explore relations between medications used, time until death and complications. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of a sample of adult (age ≥ 18 yr) patients who received MAiD in Ontario between 2016 and 2018, and patients who received MAiD in 1 of 3 Canadian academic hospitals (in Hamilton and Ottawa, Ontario, and Vancouver, British Colombia) between 2019 and 2020. We used de-identified data for 2016-2018 from the Office of the Chief Coroner for Ontario MAiD Database and chart review data for 2019-2020 from the 3 centres. We used multivariable parametric survival analysis to identify relations between medications, dosages and time from procedure start until death. RESULTS: The sample included 3557 patients (1786 men [50.2%] and 1770 women [49.8%] with a mean age of 74 [standard deviation 13] yr). The majority of patients (2519 [70.8%]) had a diagnosis of cancer. The medications most often used were propofol (3504 cases [98.5%]), midazolam (3251 [91.4%]) and rocuronium (3228 [90.8%]). The median time from the first injection until death was 9 (interquartile range 6) minutes. Standard-dose lidocaine (40-60 mg) and high-dose propofol (> 1000 mg) were associated with prolonged time until death (prolonged by a median of 1 min and 3 min, respectively). Complications occurred in 41 cases (1.2%), mostly related to venous access or need for administration of a second medication. INTERPRETATION: In a large sample of patients who died with medical assistance, certain medications were associated with small differences in time from injection to death, and complications were rare. More research is needed to identify the medication protocols that predict outcomes consistent with patient and family expectations for a medically assisted death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».