Development of a bilingual interdisciplinary scale assessing self-efficacy for participating in Medical Assistance in Dying
Notice bibliographique
Résumé
Medical Assistance in Dying (MAiD) is a complex process involving the person seeking care and their relatives. MAiD involves physical, psychosocial and spiritual needs, and consequently the involvement of an interdisciplinary team is beneficial. Therefore, updating the knowledge and skills of healthcare and social services professionals is critical. An interdisciplinary team from Laval University (Quebec, Canada) has developed a continuous training program for all health care and social services professionals who could be involved in the care of persons who request MAiD and their loved ones. It is crucial to assess whether the objectives of the continuous training program are being met, especially since this new training addresses several complex issues (legal, ethical, and clinical). Bandura's self-efficacy theory has been widely used to develop scales for assessing the impact of training programs and identifying knowledge gaps. Bandura's theory states that feeling secure in one's self-efficacy leads to self-determined motivation. Although there are various scales intended to measure self-efficacy in palliative care, none include self-efficacy for participating in the process surrounding MAiD. As a result, we aim to create a bilingual (English-French) interdisciplinary scale to assess self-efficacy for participating in the process surrounding MAiD. The scale will allow decision-makers and researchers to identify current knowledge gaps. It will also be useful for assessing the impact of current and future training programs addressing this end-of-life practice. In this work in progress, we briefly introduce the training program and the future steps in the development and validation of the scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».