Providing medically assisted dying in Canada: a qualitative study of emotional and moral impact
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Medical assistance in dying (MAiD) in Canada places the medical provider at the centre of the process. The MAiD provider holds primary responsibility for determining eligibility and becomes acquainted with patients' inner desires and expressions of suffering. This is followed by the MAiD procedure of administering the lethal agent and being present at the death of eligible patients. We report participants' perceptions of the emotional and moral impacts of this role. METHODOLOGY: Two years after MAiD was legalised in Canada, 22 early-adopting physician providers were interviewed. Data were examined using both phenomenological analysis and a novel ChatGPT-enhanced analysis of an anonymised subset of interview excerpts. FINDINGS: Participants described MAiD as emotionally provocative with both challenges and rewards. Providers expressed a positive moral impact when helping to optimise a patient's autonomy and moral comfort with their role in relieving suffering. Providers experienced tensions around professional duty and balancing self with service to others. Personal choice and patient gratitude enhanced the provider experience, while uncertainty and conflict added difficulty. CONCLUSIONS: Participants described MAiD provision as strongly aligned with a patient-centred ethos of practice. This study suggests that, despite challenges, providing MAiD can be a meaningful and satisfying practice for physicians. Understanding the emotional and moral impact and factors that enhance or detract from the providers' experience allows future stakeholders to design and regulate assisted dying in ways congruent with the interests of patients, providers, families and society.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».