Palliative care providers’ roles in medical assistance in dying decision-making triads with patients and families: A qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Research on medical assistance in dying (MAiD) decision-making indicates that family members and close friends are often involved in making decisions with patients and their care providers. This decision-making model comprising patients, family members, and palliative care providers (PCPs) has been described as a triad. The objective of this study is to understand PCPs' experiences engaging in MAiD-related decision-making triads with patients and their families in Canada. METHODS: Semi-structured qualitative interviews were analyzed using interpretive description. RESULTS: We interviewed 48 specialist PCPs in Vancouver (26) and Toronto (22). Interviews were audio-recorded, professionally transcribed, and coded using a coding framework. PCPs take on 5 notable roles in their work with family members around MAiD. They provide emotional support and counseling, balance confidentiality between patients and families, provide education, coordinate support, and mediate family dynamics. SIGNIFICANCE OF RESULTS: PCPs take on multiple roles in working with patients and families to make decisions about MAiD. As patients and families may require different forms of support throughout the MAiD pathway, PCPs can benefit from institutional and interprofessional resources to enhance their ability to support patients and families in decision-making and bereavement.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».