Empowering End‐of‐Life Decision‐Making: Utilizing Brochures to Support Muslim Patients and Families in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada is a multicultural country with diversity across faiths and ethnicities. Although Islam is the second-largest reported religion, healthcare providers often lack familiarity with Islamic beliefs, values, and how they impact end-of-life decision-making compared to the more commonly encountered faiths, such as Christianity. For Muslims, guidance on end-of-life decision-making is sought from the teachings of the Quran, Sunna, and Islamic rulings. However, decision-making may be influenced by a lack of awareness among Muslim patients, their families, and healthcare providers regarding the Islamic permissibility and prohibitions related to end-of-life care. Additionally, there may be a limited understanding of the prevailing healthcare legislation that structures end-of-life care in Canada. This adds to the existing barriers faced by Muslim patients and their families when making decisions that are both religiously and culturally informed while residing in a non-Muslim majority country and receiving care from non-Muslim providers. With the goal of increasing awareness, promoting autonomy, and empowering patients to actively participate in their healthcare and make informed decisions, this paper explores the development and potential value of a decision-making tool: a brochure that integrates Islamic perspectives on end-of-life care with the Canadian healthcare legislation and policy. Although the brochure is primarily intended for Muslim patients and families, it also aims to support healthcare providers and raise awareness when a Muslim Chaplain or Imam is unavailable.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».