Perspectives of Canadian health leaders on the relationship between medical assistance in dying and palliative and end-of-life care services: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical assistance in dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016, but coordination of MAiD and palliative and end-of-life care (PEOLC) services remains underdeveloped. We sought to understand the perspectives of health leaders across Canada on the relationship between MAiD and PEOLC services and to identify opportunities for improved coordination. METHODS: In this quantitative study, we purposively sampled health leaders across Canada with expertise in MAiD, PEOLC, or both. We conducted semi-structured interviews between April 2021 and January 2022. Interview transcripts were coded independently by 2 researchers and reconciled to identify key themes using content analysis. We applied the PATH framework for Integrated Health Services to guide data collection and analysis. RESULTS: We conducted 36 interviews. Participants expressed diverse views about the optimal relationship between MAiD and PEOLC, and the desirability of integration, separation, or coordination of these services. We identified 11 themes to improve the relationship between the services across 4 PATH levels: client-centred services (e.g., educate public); health operations (e.g., cultivate compassionate and proactive leadership); health systems (e.g., conduct broad and inclusive consultation and planning); and intersectoral initiatives (e.g., provide standard practice guidelines across health care systems). INTERPRETATION: Health leaders recognized that cooperation between MAiD and PEOLC services is required for appropriate referrals, care coordination, and patient care. They identified the need for public and provider education, standardized practice guidelines, relationship-building, and leadership. Our findings have implications for MAiD and PEOLC policy development and clinical practice in Canada and other jurisdictions.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».