Access Isn’t Enough: Evaluating the Quality of a Hospital Medical Assistance in Dying Program
Notice bibliographique
Résumé
Following an initial study of the needs of healthcare providers (HCP) regarding the introduction of Medical Assistance in Dying (MAiD), and the subsequent development of an assisted dying program, this study sought to determine the efficacy and impact of MAiD services following the first two years of implementation. The first of three aims of this research was to understand if the needs, concerns and hopes of stakeholders related to patient requests for MAiD were addressed appropriately. Assessing how HCPs and families perceived the quality of MAiD services, and determining if the program successfully accommodated the diverse needs and perspectives of HCPs, rounded out this quality evaluation. This research implemented a mixed-methods design incorporative of an online survey with Likert scale and open-ended questions, as well as focus groups and interviews with staff and physicians, and interviews with MAiD-involved family members. There were 356 online surveys, as well as 39 participants in six focus groups with HCP, as well as fourteen interviews with MAiD-involved family members. Participants indicated that high-quality MAiD care could only be provided with enabling resources such as policies and guidelines to ensure safe, evidence-based, standardized care, as well as a specialized, trained MAiD team. Both focus group and survey data from HCPs suggest the infrastructure developed by the hospital was effective in delivering high-quality MAiD care that supports the diverse needs of various stakeholders. This study may serve as a model for evaluating the impact and quality of services when novel and ethically-contentious clinical practices are introduced to healthcare organizations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».