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Enregistrement W4286505566 · doi:10.1097/spc.0000000000000607

The impact of coronavirus disease 2019 on medical assistance in dying

2022· review· en· W4286505566 sur OpenAlexaffabout
Rinat Nissim, Sarah Hales

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicPerspective (graphical)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GriefMedicinePalliative carePublic health2019-20 coronavirus outbreakHealth careSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)NursingFamily medicinePsychiatryDiseasePolitical scienceLawVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The COVID-19 pandemic and measures to contain its impact are drastically altering end-of-life and grief experiences around the world, including the practice and experience of medical assistance in dying (MAiD). RECENT FINDINGS: Recent published literature on the impact of COVID-19 on MAiD can be described under the following categories: studies investigating the impact of COVID-19 on MAiD from the healthcare providers' perspective; studies investigating the impact of COVID-19 on MAiD from the patient/family perspective; and opinion papers that review the impact of COVID-19 on MAiD from a legal-ethical perspective. Most of these studies were either conducted in Canada or included mostly Canadian participants. SUMMARY: Recent published research on the impact of COVID-19 on MAiD highlights the tensions between COVID-19 restrictions and individual control over the circumstances of dying, and the resulting impact on patient and family suffering and on moral injury for their MAiD providers. These reports may help inform risk mitigation strategies for the current pandemic and future similar public health crises that acknowledge the value of humane, family-centered care at the end of life.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,410
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,161 · 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
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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