Medical assistance in dying for people living with mental disorders: a qualitative thematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical assistance in dying (MAiD) sparks debate in several countries, some of which allow or plan to allow MAiD where a mental disorder is the sole underlying medical condition (MAiD-MD). Since MAiD-MD is becoming permissible in a growing number of jurisdictions, there is a need to better understand the moral concerns related to this option. Gaining a better understanding of the moral concerns at stake is a first step towards identifying ways of addressing them so that MAiD-MD can be successfully introduced and implemented, where legislations allow it. METHODS: Thus, this article aims (1) to better understand the moral concerns regarding MAiD-MD, and (2) to identify potential solutions to promote stakeholders' well-being. A qualitative thematic review was undertaken, which used systematic keyword-driven search and thematic analysis of content. Seventy-four publications met the inclusion criteria. RESULTS: Various moral concerns and proposed solutions were identified and are related to how MAiD-MD is introduced in 5 contexts: (1) Societal context, (2) Healthcare system, (3) Continuum of care, (4) Discussions on the option of MAiD-MD, (5) MAiD-MD practices. We propose this classification of the identified moral concerns because it helps to better understand the various facets of discomfort experienced with MAiD-MD. In so doing, it also directs the various actions to be taken to alleviate these discomforts and promote the well-being of stakeholders. CONCLUSION: The assessment of MAiD-MD applications, which is part of the context of MAiD-MD practices, emerges as the most widespread source of concern. Addressing the moral concerns arising in the five contexts identified could help ease concerns regarding the assessment of MAiD-MD.
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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 | 0,039 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».