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Enregistrement W4408549228 · doi:10.1080/13576275.2025.2481265

Suicide-risk implications in legalising medical assistance in dying for mental disorders

2025· article· en· W4408549228 sur OpenAlexaffabout
Matias Gay

Notice bibliographique

RevueMortality · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMedicineMedical emergencyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The implementation of Medical Assistance in Dying where mental disorder is the sole underlying medical condition (MAID MD-SUMC) in Canada has sparked significant concerns, particularly following the passage of Bill C-7 in 2021. This paper delves into complex concerns surrounding MAID MD-SUMC by reviewing the 2023 summary report of the special Joint Committee established to assess Canada’s preparedness for this profound policy change. The report highlights key challenges, especially in the areas of assessing medical irremediability, distinguishing MAID MD-SUMC from suicidality, and safeguarding vulnerable populations. A central concern identified is the difficulty in differentiating acute suicidality from underlying mental disorders, a task complicated by the need to accurately assess decisional capacity in individuals experiencing suicidal ideation. The report also underscores the risks associated with stigmatising vulnerable groups and the potential for indirect harm through suggestion, accommodation, and contagion effects. These findings emphasise the importance of addressing the recommendations outlined in this paper during the interim period before full implementation in 2027, with a focus on continuous reassessment and the development of robust safeguards. The ethical advancement of MAID policies hinges on prioritising the rights and safety of all individuals, ensuring that safeguards align with the complex and multifaceted nature of suicide risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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