Canadian family members’ experiences with guilt, judgment and secrecy during medical assistance in dying: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although research briefly mentions that family members have encountered unexpected experiences during the medical assistance in dying (MAiD) process, from keeping MAiD a secret, to being judged and feeling guilty, the potential implications of these are less understood. This study's aim was to examine guilt, judgment and secrecy as part of the MAiD experiences of family members in Canada. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study with 1-hour semistructured interviews by telephone or video from December 2020 to December 2021. Through local and national organizations, we recruited Canadian family members with MAiD experience. A subset analysis of unexpected experiences was conducted, which identified 3 categories: guilt, judgment and secrecy. Similar codes were grouped together within each category into themes. Participants were sent the draft manuscript and their suggestions were integrated. RESULTS: A total of 45 family members from 6 provinces who experienced MAiD from 2016 to 2021 participated. Many people who had MAiD were diagnosed with cancer, comorbidities or neurologic disease. Some participants unexpectedly found themselves managing guilt, judgment and/or secrecy, which may complicate their grieving and bereavement. Numerous participants experienced judgment from relatives, friends, religious people and/or health care professionals. Many kept MAiD secret because they were not allowed to tell or for religious reasons, and/or selectively told others. INTERPRETATION: Family members said they were ill-prepared to manage their experiences of guilt, judgment and secrecy during the MAiD process. MAiD programs and assessors/providers could provide family-specific information to help lessen these burdens and better prepare relatives for common, yet unexpected, experiences they may encounter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».