Does Legalization of Medical Assistance in Dying Affect Rates of Non-Assisted Suicide?
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, the Southern Medical Journal published a paper by Jones and Paton that explored the effects of legalizing physician-assisted suicide (PAS) on state-level suicide rates using empirical data from Oregon, Washington, Montana, and Vermont. It is essential to assess this paper critically because: a) there is little literature on this topic and so any available papers may be given significant weight in public and policy debates on medical assistance in dying (MAiD) in Canada; b) the paper has been used in attempts to support particular policy positions in relation to MAiD in Canada (e.g., Sonier, 2016); and c) the paper may be referenced as an academic foundation for claims about the effects of legalization that will be made in the Charter challenge to the new Canadian MAiD legislation (Lamb v. Canada (Attorney General), 2016) and ongoing debates in Canada (including the statutorily mandated independent reviews commissioned by the government and being conducted by an independent expert panel appointed by the Council of Canadian Academies on three outstanding issues regarding access to MAiD in Canada). We present a description of the Jones and Paton paper’s objectives, methods, and results. We then explore its strengths and weaknesses, and illustrate the problems with interpreting the data as the authors have done. We conclude that the interpretations of the authors are not supported by the data presented and we caution against using the authors’ conclusions for the purposes of informing public opinion, litigation, and law reform. A quick comment about terminology is required here. “Medical assistance in dying” is the umbrella term used in the new Canadian legislation to capture both euthanasia (“the administering by a medical practitioner or nurse practitioner of a substance to a person, at their request, that causes their death”) and assisted suicide (“the prescribing or providing by a medical practitioner or nurse practitioner of a substance to a person, at their request, so that they may self-administer the substance and in doing so cause their own death”) (An Act to amend the Criminal Code and to make related amendments to other Acts (medical assistance in dying), S.C. 2016, c.3, s.3). Jones and Paton refer to “physician-assisted suicide” because, under the American model for assisted dying, only assisted suicide is permitted and only physicians are permitted to provide the assistance.
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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 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».