The Intersection of Indigenous Peoples in Canada and Medical Assistance in Dying: A Scoping Review of the Current Literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Medical assistance in dying (MAID) was legalized in Canada in 2016, creating a significant shift in end-of-life care. However, Indigenous populations face unique challenges with MAID due to historical mistreatment, cultural differences, and systemic barriers within the health care system. OBJECTIVES: By means of this scoping review, we identify the critical gap in understanding Indigenous experiences with MAID. We also seek to identify barriers and facilitators to providing culturally appropriate care and to incorporate Indigenous perspectives into MAID policies and practices. RESULTS: We identified key themes, including the need for cultural sensitivity and safety, the importance of community and family involvement, communication barriers, and policy and legislative considerations. FUTURE DIRECTIONS: From our findings, we highlight the necessity of engaging Indigenous communities in developing MAID services to ensure they are culturally appropriate and respectful. Addressing these needs is essential to providing respectful end-of-life care for Indigenous peoples in Canada. We also highlight significant gaps in the literature and the urgent need for further research to ensure that MAID services are culturally appropriate and aligned with Indigenous values and needs. DEFINITION: In this article, the term "Indigenous peoples" refers to the original peoples of North America and their descendants. The Canadian Constitution recognizes three distinct groups of Indigenous peoples: First Nations, Inuit, and Métis.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».