What Factors Influence Canadian Nurse Practitioners’ Willingness to Act as Assessors and Providers for Medical Assistance in Dying (MAID)?
Notice bibliographique
Résumé
In passing legislation in 2016 to allow medical assistance in dying (MAID), Canada became the world's first jurisdiction to allow nurse practitioners (NPs) to act as MAID assessors and providers. Health Canada's annual report shows that the demand for MAID in Canada increases each year, as does the proportion of MAID cases that NPs provide. The purpose of this study was to better understand factors that motivate or deter nurse practitioners from becoming MAID assessors and providers. The study design was a secondary analysis of a large qualitative dataset guided by interpretive description methodology. Primary data collection took place from 2018 to 2023 via semi-structured interviews with nurses and NPs. Secondary analysis of transcripts of all of the NPs interviewed for the primary study allowed for identifying significant motivational and deterring themes in their accounts. The analysis yielded two categories of motivating factors (philosophical perspectives; experiences with death and dying) and three deterring factors (moral complexity; health system barriers; professional and social considerations), and further generated insights around supports and practices that make NP MAID work viable. As the first study that explicitly sought to understand what explains Canadian NPs' willingness to participate in MAID, these findings fill a gap in the available knowledge.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».