An Ethics Framework for Medical Assistance in Dying: Supporting Ethical Decision‐Making in the Practice of MAiD
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an Ethics Framework for MAiD (Medical Assistance in Dying) to support the integration of evidence-informed, values-based, inclusive and transparent ethical decision-making into everyday MAiD practice. As with other areas of clinical practice, ethical decision-making is an intrinsic part of MAiD. While clinicians connected to academic medical centers or large hospitals may have access to the expertise of an ethicist, those working independently, or in community-based, rural or remote settings may wrestle with ethical issues alone. Without a process to guide ethical reflection and analysis, clinicians navigating complex MAiD cases risk moral distress and uncertainty, and may inadvertently make decisions that are biased, narrow or ill-informed. The proposed Ethics Framework for MAiD includes a description of core values and principles relevant to the delivery of MAiD and a process guide to support the application of values and principles to cases. Use of the framework is illustrated through a simplified complex MAiD case. This Ethics Framework for MAiD is applicable to both clinical patient cases and organizational ethics issues, and adaptable to any jurisdiction and any legal or practice context. It may also be used by ethicists when conducting formal ethics case consultations involving MAiD. The goal of the paper is to empower MAiD assessors, providers, health professionals, program managers and ethicists to address ethical issues arising in everyday practice through the introduction of a pragmatic ethics framework specifically tailored to assisted dying.
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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 | 0,090 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,057 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».