Canada’s Medical Assistance in Dying System can Enable Healthcare Serial Killing
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian approach to assisted dying, Medical Assistance in Dying (MAiD), as of early 2024, is assessed for its ability to protect patients from criminal healthcare serial killing (HSK) to evaluate the strength of its safeguards. MAiD occurs through euthanasia or self-administered assisted suicide (EAS) and is legal or considered in many countries and jurisdictions. Clinicians involved in HSK typically target patients with the same clinical features as MAiD-eligible patients. They may draw on similar rationales, e.g., to end perceived patient suffering and provide pleasure for the clinician. HSK can remain undetected or unconfirmed for considerable periods owing to a lack of staff background checks, poor surveillance and oversight, and a failure by authorities to act on concerns from colleagues, patients, or witnesses. The Canadian MAiD system, effectively euthanasia-based, has similar features with added opportunities for killing afforded by clinicians' exemption from criminal culpability for homicide and assisted suicide offences amid broad patient eligibility criteria. An assessment of the Canadian model offers insights for enhancing safeguards and detecting abuses in there and other jurisdictions with or considering legal EAS. Short of an unlikely recriminalization of EAS, better clinical safeguarding measures, standards, vetting and training of those involved in MAiD, and a radical restructuring of its oversight and delivery can help mitigate the possibility of abuses in a system mandated to accommodate homicidal clinicians.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».