An Ethics Framework for Medical Assistance in Dying: Supporting Ethical Decision‐Making in the Practice of MAiD
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,198 | 0,803 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,069 |
| 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 découle