Exploring How Internal Medicine Residents Approach Requests for Medical Assistance in Dying: An Exploratory Qualitative Study at the University of Calgary
Notice bibliographique
Résumé
To develop Medical Assistance in Dying (MAiD) competencies and curricula, we aimed to create a framework outlining how internal medicine (IM) residents approach MAiD requests and identify subsequent learning gaps. We used qualitative descriptive methodology to explore individual participant responses to three clinical vignettes centered on aspects of MAiD, followed by a group discussion. Responses were recorded and transcribed. Codes were reviewed and iteratively organized into themes, highlighting the steps taken for each MAiD scenario. Themes were compared and classified into broader categories within a framework to describe the participants’ overall approach to MAiD requests. Three overarching categories illustrated the approach taken by participants when faced with MAiD requests: 1) Action: the pragmatic steps participants took to respond to requests 2) Decision: the rationale behind how participants decided if MAiD was an option; and 3) Reaction: the emotional reactions that arise from requests; each highlighted significant learning gaps. Participants lacked understanding in concurrent medical and symptom management, MAiD eligibility and referral criteria, roles and responsibilities, and were uncomfortable discussing MAiD. IM residents not only require education on MAiD as a topic but on developing an approach to responding to requests and ways of addressing subsequent personal reactions.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».