Development of a Canadian Medical Assistance in Dying Curriculum for Healthcare Providers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Medical Assistance in Dying (MAiD) was legalized in Canada in 2016, necessitating greater education and training in MAiD for physicians and nurse practitioners. To meet this need, the Canadian MAiD Curriculum (CMC) was developed to offer a nationally accredited, comprehensive, bilingual, hybrid (synchronous and asynchronous) educational program to support and enhance the practice of MAiD in Canada. Methods: This work describes the process of developing the CMC, including its guiding principles and framework. The CMC was guided by constructivism and adult learning theory, preliminary literature review, 5 key principles based on a needs assessment survey, as well as consultation with diverse partners. Results: Seven modules were developed: (1) foundations of MAiD in Canada, (2) clinical conversations that includes MAiD, (3) how to do an MAiD assessment, (4) capacity and vulnerability, (5) providing MAiD, (6) navigating complex cases with confidence, and (7) MAiD and mental disorders. An eighth topic on clinician resilience and reflection was woven into each of the 7 modules. Conclusion: This curriculum ensures that consistent information is available to healthcare providers concerning the practice of MAiD in Canada. To ensure sustainability, the CMC will continue to be updated alongside the evolution of MAiD policy and services in Canada.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».