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Enregistrement W4241314313 · doi:10.12688/wellcomeopenres.16306.1

Practical and ethical complexities of MAiD: Examples from Quebec

2020· preprint· en· W4241314313 sur OpenAlexaboutno aff
Gitte Koksvik

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésFeelingSociologyPsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Legally practiced assisted dying is an ethically complex area in need of empirical and conceptual work. International research suggests that providing assisted dying may be experienced as rewarding and meaningful but also emotionally and psychologically taxing, associated with feelings of loss and loneliness. Yet little research has been published to date, which attends to the long-term effects of providing assisted dying. In this article, I contribute to filling this gap in the literature using the Canadian province Quebec as an illustrative case. Medical aid in dying (MAiD) in the form of physician provided euthanasia has been a lawful end of life healthcare option in Quebec since December 2015 and significant research is currently emerging from this jurisdiction. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> In this article, I draw on nine in-depth interviews with Quebec physicians, all of whom engaged with end of life care in different ways. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Four of the interviewed physicians provided medical aid in dying (MAiD) and five did not. The major themes of MAiD in relation to aggressive treatment, conscientious objection and uneven distribution of work emerge, and it appeared clearly that MAiD was experienced and thought of as qualitatively different to other end of life procedures. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> Our findings expose a complexity and contentiousness within the practice, which remains under researched and underreported and indicate avenues where more research is needed. </ns4:p>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,773
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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