Nursing students' attitudes toward, and willingness to participate in Medical Assistance in Dying (MAiD) in the Canadian context : survey development
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2016 Canada passed legislation which legalised Medical Assistance in Dying (MAiD), allowing eligible Canadians the ability to receive a lethal substance to end their life under certain circumstances. Nurses in Canada have a significant role in providing care to clients before, during, and after a MAiD death. Nurses’ and nursing students’ experiences with MAiD thus far have been complex. The purpose of this study was to develop a survey to assess nursing students’ attitudes toward and willingness to participate in MAiD in the unique Canadian context. Methods: This study created and initially validated a survey that can be used at a future date to assess nursing students’ and their attitudes toward, and willingness to participate in, MAiD. This study utilized item generation techniques, a Delphi method with panel of expert nursing faculty, and a cognitive interview focus group with nursing students to prioritize, refine, and validate the survey questions. Results: The final survey consisted of 45 questions including four case studies. Categories of the survey included questions relating to: participant demographics, experiences with end-of-life and MAiD, knowledge of MAiD, agreement/disagreement with MAiD, influences of beliefs about MAiD, willingness to participate in roles related to MAiD, and clinical case scenarios. Discussion: This study provided a significant step in being able to assess nursing students’ attitudes toward MAiD in Canada, and the results aligned with existing literature. Each category of the survey proved to be an important area of future study, with several controversies providing a focus for future research.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».