Appraising publicly available online resources to support patients considering decisions about medical assistance in dying in Canada: an environmental scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical assistance in dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016, with legislation updated in 2021. It is unclear whether resources are available to help patients make this difficult decision; therefore, we sought to identify and quality appraise Canadian MAiD resources for supporting patients making this decision. METHODS: We conducted an environmental scan by searching Canadian websites for online MAiD resources that were published after the 2016 MAiD legislation, patient targeted, publicly accessible and able to inform decisions about MAiD in Canada. We excluded resources that targeted health care professionals or policy-makers, service protocols and personal narratives. Two authors appraised resources using the International Patient Decision Aids Standards (IPDAS) criteria and the Patient Education Materials Assessment Tool (PEMAT) for health literacy. Descriptive analysis was conducted. We defined resources as patient decision aids if 7 IPDAS defining criteria were met, and we rated resources as adequate for understandability or actionability if the PEMAT score was 70% or greater. RESULTS: We identified 80 MAiD resources. As of March 2023, 62 resources (90%) provided eligibility according to the 2021 legislation and 11 did not discuss any eligibility criteria. The median IPDAS score was 3 out of 7; 52% discussed alternative options and none provided benefits or harms. Of 80 resources, 59% were adequate for understandability and 29% were adequate for actionability. INTERPRETATION: Although many resources on MAiD were updated with 2021 legislation, few were adequate to support patients with lower health literacy. There is a need to determine whether a patient decision aid would be appropriate for people in Canada considering MAiD.
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 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 | 0,016 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».