MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309514404 · doi:10.1177/08404704221134588

Re-examining medical assistance in dying for mature minors in Canada: Reflections for health leaders

2022· article· en· W4309514404 sur OpenAlexafffundabout
Sydney Campbell, Avram Denburg, Fiona J. Moola, Franco A. Carnevale, Jeremy Petch

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityHamilton Health SciencesUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHealth carePublic relationsKey (lock)Political scienceLawPsychologySociologyNursingMedicineComputer securityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, Medical Assistance in Dying (MAiD) is legal for many Canadians based on several criteria, though minors who are deemed sufficiently capable to make medical decisions (i.e. mature minors) remain ineligible. In this article, we provide insight into recent philosophical and legal evidence related to MAiD for mature minors. We begin by providing an overview of literature pertaining to MAiD for mature minors in particular (including evidence from Belgium and the Netherlands), followed by a discussion on the lessons that can be learnt from Canada's MAiD implementation process (in general) and other forms of paediatric end-of-life care. As a whole, we aim to highlight some key takeaway messages for health leaders to consider as deliberations on MAiD for mature minors continue.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealthcare Management ForumMême sujetEthics and Legal Issues in Pediatric HealthcareTravaux en français237 207