Shaping Experiences: Exploring the Impact of Legislation, Policy, and Programs on Family Members of MAID Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Published literature on family members’ experiences with assisted dying is minimal, with only a limited number of studies exploring the perspectives of bereaved family members. Studies have shown family members can play a significant role in assisted dying. My study aimed to understand the experiences of bereaved family members who have had a loved one receive medical assistance in dying (MAID) and describe how MAID implementation, policy, and processes in two different settings in Canada influenced these experiences. The study used interpretive description, a qualitative research methodology framed by the theoretical lens of relational ethics. A total of 31 family members and 15 key informant participants took part in the study. The analysis of the data identified three descriptive themes: (a) they want MAID, now what, (b) prepared but maybe not ready, and (c) evolving understanding of this type of death, with associated subthemes that revealed the complex and layered experience of family members whose loved one received MAID. Study findings also revealed the experience of family members was influenced not only by individual-level factors but also by meso-level factors, including programs, processes, policy, and macro-level elements, including MAID legislation. These elements did not operate in isolation; instead, they interconnected to influence family members. Based on study findings, recommendations focus on policy, practice, and education, as well as future research and propose options to address the elements that affect the experiences of bereaved family members of MAID recipients.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».