Developing robust systems for Track 2 MAID in Canada: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Developing robust care systems to support the evolving landscape of Medical Assistance in Dying (MAID) in Canada has proven difficult. The complexity of applicants applying under Track 2, in which a reasonably foreseeable natural death is not required for eligibility, has challenged the capacities of systems that were initially developed to care for Track 1 applicants. Objective: To identify structures and practices described by healthcare providers involved in Track 2 care as key to developing a robust system of high quality and safe care for persons applying under Track 2 MAID in Canada. Design: A qualitative study informed by the principles of Interpretive Description, a pragmatic research approach developed for health disciplines. Methods: Fifty-five healthcare providers, MAID program administrators, and key informants participated in semi-structured interviews. Interviews were conducted over Zoom™, audio-recorded, transcribed, and analysed using strategies outlined in Interpretive Description. Results: The work of Track 2 care was described as complex, emotionally-laden, risky, and in some regions, inadequately remunerated. MAID coordination centres were effective for Track 2 care when they were team-based; had a structured intake that supported assessors and managed the expectations of applicants; and provided education and navigation support for applicants and family. The coordination centre role was particularly critical when applicants had no primary care provider. The availability of prospective interdisciplinary case consultation was considered essential for optimizing care in the context of Track 2 applicants. Conclusion: The assessment for, and provision of, MAID is unique in healthcare. It is the only federally legislated healthcare act, and it is irreversible. It is also morally contentious, particularly in the case with Track 2 where applicants' years of life lost may be significant. The safe and effective implementation of Track 2 requires a robust systems approach that to-date is available in only some regions of Canada.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».