Rural healthcare professionals’ participation in Medical Assistance in Dying (MAiD): beyond a binary decision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical Assistance in Dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016 and amended in 2021. At the time that this study was conducted, the federal government was considering expanding the eligibility criteria to include patients whose death was not reasonably foreseeable. The purpose of this study was to better understand rural healthcare professionals' experiences with assisted dying set against the backdrop of legislative expansion. METHODS: A qualitative exploratory study was undertaken with general rural practice physicians, nurse practitioners, registered nurses, ethicists, patients, and patient families in rural Southern Alberta, Canada. For this paper, data from 18 audio-recorded and transcribed semi-structured interviews with healthcare professionals were analyzed using thematic analysis. Categories and patterns of shared meaning that linked to an overarching theme were identified. RESULTS: Between the binary positions of full support for and conscientious objection to assisted dying, rural healthcare professionals' decisions to participate in MAiD was based on their moral convictions, various contextual factors, and their participation thresholds. Factors including patient suffering; personal and professional values and beliefs; relationships with colleagues, patients and family, and community; and changing MAiD policy and legislation created nuances that informed their decision-making. CONCLUSIONS: The interplay of multiple factors and their degree of influence on healthcare professionals' decision-making create multiple decision points between full support for and participation in MAiD processes and complete opposition and/or abstention. Moreover, our findings suggest evolving policy and legislation have the potential to increase rural healthcare professionals' uncertainty and level of discomfort in providing services. We propose that the binary language typically used in the MAiD discourse be reframed to reflect that decision-making processes and actions are often fluid and situational.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».