When medical assistance in dying is not a last resort option: survey of the Canadian public
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: What are the Canadian public's understanding of and views toward medical assistance in dying (MAID) in persons refusing recommended treatment or lacking access to standard treatment or resources? DESIGN/SETTING: An online survey assessed knowledge of and support for Canadian MAID law, and views about four specific scenarios in a two (medical or psychiatric) by two (treatment refusal or lack of access) design. PARTICIPANTS: A quota sample (N=2140) matched to the 2021 Canadian census by age, gender, income, education and province. MAIN OUTCOMES: Participants' level of support for MAID in general and in the four specific scenarios. RESULTS: Only 12.1% correctly answered ≥4 of 5 knowledge questions about the MAID law; only 19.2% knew terminal illness is not required and 20.2% knew treatment refusal is compatible with eligibility. 73.3% of participants expressed support for the MAID law in general, matching a nationally representative poll that used the same question. 40.4% of respondents supported MAID for mental illnesses. Support for MAID in the scenarios depicting refusal or lack of access to treatment ranged from 23.2% (lack of access in medical condition) to 32.0% (treatment refusal in medical illness). Older age, more education, higher income, lower religious attendance or being white was associated with greater support for MAID in general but was either negatively associated or not associated with support for MAID in the four refusal or lack of access scenarios. CONCLUSIONS: Most Canadians support the current MAID law but appear unaware that MAID cases they do not support are compatible with that law. The lower support for MAID in the four scenarios cuts across sociodemographics. The gap between current policy and public opinion warrants further study. For jurisdictions debating MAID, opinion surveys may need to go beyond assessing general attitudes, and target knowledge and views regarding implications of legalisation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».