Disparities in public awareness, practitioner availability, and institutional support contribute to differential rates of MAiD utilization: a natural experiment comparing California and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Even though California and Canada both legalised medical aid in dying (MAiD) in 2016 and have similarly sized populations, only 853 medically assisted deaths occurred in California versus 13,241 in Canada in 2022, the most recently reported year.Ten testable hypotheses were proposed to explain this 15-fold differential in MAiD utilisation.A demographically representative online survey of adults 60 and older in both jurisdictions (N = 556) revealed no differences in moral acceptance of MAiD or willingness to use it.However, only 25% of Californian participants were aware that MAiD was legally available versus 67% of Canadian participants.Evidence in the public domain revealed that there were 6.0 times more MAiD practitioners per capita in Canada than in California, and there was far greater support for MAiD by Canadian healthcare institutions.The evidence did not support hypotheses presuming more restrictive laws in California or greater access to palliative care/hospice.While other reasons may contribute to the difference in MAiD utilisation, limited public awareness, fewer MAiD practitioners per capita, and sparse support by healthcare institutions may significantly reduce California residents' ability to exercise their autonomy when making end of life choices.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».