Medical assistance in dying in Canada: A review of regulatory practice standards and guidance documents for physicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical assistance in dying ("MAiD") became legal across Canada in 2016, and in Québec in 2015. Provincial/territorial regulatory bodies play a critical role in MAiD as they can issue binding requirements on health practitioners. Law and regulatory standards are the "twin pillars" of MAiD regulation, yet the content of MAiD practice standards for physicians is unstudied. Design: This article analysed MAiD guidance for physicians from Canadian medical regulators (often called the "College of Physicians and Surgeons"), using a qualitative descriptive approach, informed by regulatory space theory. Methods: We identified MAiD-specific regulatory documents (practice standards and related documents) using web-based searches and follow-up inquiries. We analysed the documents using qualitative descriptive analysis and the Framework Method, facilitated by NVivo. The analysis focused on identifying areas where regulators issued guidance beyond the law. Results: We identified 15 regulatory documents from 11 of the 13 provinces and territories. We determined that these documents primarily outline the law without detailed guidance on how to apply it. We identified eight areas for which regulators provided guidance that went beyond the MAiD-specific legislation, most relating to core aspects of medical practice, such as competency, documentation, and patient-centred care. The rights and obligations of conscientious objectors were a predominant focus in all documents. The documents largely lacked guidance about the meaning of terms in the legislation. There was also variation in standards between provinces and territories; the documents focused on similar topics but varied in their policy choices. Physicians in each province/territory are therefore subject to differing expectations (to some extent). Conclusion: MAiD provisions and highlights interprovincial/territorial variability in MAiD practice standards and guidance for physicians. The study demonstrates the risks of fragmentation inherent in polycentric regulation, which can be challenging for physicians to navigate.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».