Canadian Undergraduate Perspectives on Medical Assistance in Dying for Mental Illness: Does Psychiatric Illness Type, Age, and Exposure to Information Influence Acceptance of MAiD?
Notice bibliographique
Résumé
Background and ObjectivesIn 2027, Canadians whose only medical condition is an untreatable mental illness and who otherwise meet all eligibility criteria will be able to request Medical Assistance in Dying (MAiD). This study investigates the attitudes of undergraduate students towards widening the scope of MAiD for physical illness for certain psychiatric conditions. We were interested in understanding if age, information, and type of mental illness influenced undergraduates' acceptance or rejection of MAiD for mental illness (MAiD-MI).Method413 undergraduate students participated in this study which examined the factors that correlate with the acceptance or rejection of MAiD-MI. Four scenarios were presented in which age (older or younger) and illness type (depression or schizophrenia) were manipulated. Demographic questions and measures assessing personality, religion, and attitudes towards euthanasia were administered. Questions assessing participants' general understanding of MAiD and their life experiences with death and suicide were also asked.ResultsMost of the participants accepted MAiD-MI for both depression and schizophrenia. As hypothesized, support for MAiD-MI was higher for patients with schizophrenia than for depression. Also as hypothesized, support was higher for older patients than for younger patients. Variables such as religion, personality and political affiliation were also associated with acceptance or rejection of MAiD-MI. Finally, consistent with our hypotheses, participants' understanding of MAiD and experiences with death and suicide was predictive of support for MAiD-MI.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».