Physician and Nurse Practitioner Attitudes on Medical Aid in Dying in Long Term Care Settings: A Qualitative Study
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
Medical Aid in Dying (MAiD) was decriminalized in Canada with the implementation of Bill C-14 in February of 2016. In the ensuing months and years, a number of discussions and court challenges have clarified the approach to Medical Aid in Dying, and has resulted in a significant number of procedures being completed. Data from the Office of the Chief Coroner in Ontario, highlights that there has been 17 556 MAiD deaths in Ontario since 2016, with 3824 deaths occurring in 2023 thus far. The vast majority of these procedures have occurred in an individual’s home or hospital. Data from the Ontario Long Term Care Association, highlights that 1 in 5 seniors over the age of 80 require long term care placement. The community of residents residing in Long Term Care, is growing. Though currently not well understood, the intersection of Medical Aid in Dying and Long Term Care if of great research interest. LTC homes have thoroughly trained staff to help residents with goals of care conversations, and have become quite expert in supporting residents with their palliative care needs. However, there is a lack of guidelines and policy support when discussions regarding Medical Aid in Dying are identified. The team will interview physicians and nurse practitioners who work in LTC in Ontario to understand their experience with Medical Aid in Dying. Our project will also scope any publically available policies or workflows related to MAID in LTC facilities in the Thames Valley Region (Middlesex, Elgin and Oxford County).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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