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Enregistrement W4212886262 · doi:10.3917/rsi.147.0067

De l’aide médicale à mourir au Québec : une analyse du contexte et de la pratique infirmière en soins palliatifs

2022· review· fr· W4212886262 sur OpenAlexaffabout
Paweł Król, Malek Amiri, Nicolas Vonarx

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2022
Typereview
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context : Quebec's "medical aid in dying" (MAID) is a medical intervention mostly practiced in palliative care units. MAID results from a deep revolution within Quebec's ethics regarding end-of-life care. However, there is a lack of empirical studies regarding nursing practice within the context of MAID.Aim : To conduct a literature review of legal and scientific data, as well as data from the media, related to the patient experience of nursing practices in palliative care for patients in Quebec who have requested MAID.Methodology : Burn, Grove, and Sutherland's methodology allowed us to extract and analyze six empirical studies from the CINAHL database. We also analyzed 17 media articles and one legal paper that documents the legalization of MAID in Quebec.Results : There has been a strict law governing MAID since 2015, but some major social events and issues have recently allowed for the expansion of the practice. The literature review allowed us to identify two themes : 1). the nature of nursing practice within MAID, and 2). the need for nursing education that addresses the complex aspects of MAID.Discussion and conclusion : We discuss the effects of the domination of the biomedical narrative on MAID and the collapse of Quebec's health system, which both negatively impact nursing practice in the context of 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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0140,045
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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