P.143 Exploring end-of-life decision making and perspectives on Medical Assistance in Dying through the eyes of individuals living with cervical spinal cord injuries in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with spinal cord injuries (SCI) are invariably faced with decisions around management of their injury; from life prolonging to palliating interventions. End-of-life (EOL) decision-making has recently come to include conversations around Medical Assistance in Dying (MAID), as legislation changes have expanded access. The intersection between SCI and MAID, and other EOL decision-making has yet to be explored. We sought to discuss awareness and perspectives on MAID and EOL decision-making. Methods: We conducted hour-long semi-structured interviews with 15 individuals living with cervical SCI. Interviews took place over the telephone or virtually, and transcripts were analyzed using an iterative coding process and thematic analysis. Results: There was a global lack of awareness of options, that changed with time as participants assumed more independent roles in decision making. Participants possessed general awareness of MAID, but variable understanding of who legislation applies to. The way individuals with SCI could interact with MAID legislation brought forth interesting discussions around bodily autonomy and self-determination. Some voiced their own desire initially for MAID, while others vacillated or were more strongly opposed. Conclusions: This study emphasizes the importance of engaging with difficult conversations, and striking the balance of respecting autonomy and self-determination, within the constraints of each individual’s situation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».