MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210556960 · doi:10.15273/dmj.vol48no1.11262

Uptake in the practice of medical assistance in dying (MAiD) and involvement by physician speciality over time in Nova Scotia, Canada

2022· article· en· W4210556960 sur OpenAlexafffundvenueabout
Elizabeth Munn, Emily Gard Marshall

Notice bibliographique

RevueDalhousie Medical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDepartment of Health, Western Cape GovernmentNova Scotia Department of Health and Wellness
Mots-clésNova scotiaSpecialtyDemographicsLegislationFamily medicineMedicineGerontologyPolitical scienceDemographyHistorySociologyEthnologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legislation on medical assistance in dying (MAiD) was enacted in Canada in 2016. There is limited research on the topic available from Atlantic Canada. This study provides early data on the uptake of MAiD in Nova Scotia based on analysis of administrative billing data. It presents the number of MAiD cases by year from 2017 through early 2020. It also provides data on physician involvement in the MAiD process by specialty, broken down by assessors and providers of MAiD. Our data agrees with provincial- and national-level data that family physicians are highly involved in the MAiD process. Our study also documents physician involvement in conducting MAiD assessments by specialty, a metric which is not widely available in the literature. This study emphasizes the need for robust, provincial-level data on the demographics of providers involved in MAiD.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,322 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDalhousie Medical JournalMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207