Addressing the Slippery Slope Argument: Trends in Euthanasia Among Patients with Psychiatric Disorders and Dementia in Belgium, 2002–2023
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Assisted suicide of patients with psychiatric disorders or dementia have increased in countries like Belgium, the Netherlands, and Canada and are often mentioned to argue against euthanasia regulations, suggesting they lead to a slippery slope. We examine changes in euthanasia cases for patients with these conditions in Belgium. Data and methos We use data on all cases of euthanasia reported to the Federal Commission for the Control and Evaluation of Euthanasia (FCCEE) from 2002 to 2023. Psychiatric disorders (N=427) and dementia (N=310) represent 1.27% and 0.92% of all cases, respectively. Using time-series Poisson regression, we model trends by first examining interactions between euthanasia reasons and year, then extending to three-way interactions with gender and region. We replicate the analyses with an offset to account for demographic changes. Results Euthanasia for psychiatric disorders and dementia showed distinct trends over time. Euthanasia for psychiatric disorders followed trends similar to the other types of euthanasia, while euthanasia for dementia showed a slight over-increase. Demographic change explains part of the increase in euthanasia for dementia and other reasons but not psychiatric disorders. While euthanasia rates for psychiatric disorders were initially higher for women, the trend for men is catching up over time. Regional trends indicate higher overall euthanasia rates in the Dutch-speaking population but with faster increases in the French-speaking population. Discussion The Belgian experience demonstrates that assisted dying laws can include non-terminal psychiatric conditions with appropriate safeguards and without evidence of significant misuse, addressing concerns about the slippery slope argument.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».