Aide médicale à mourir : exploration des facteurs de sens qui émergent de l’expérience vécue des médecins administrant l’AMM
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Seuls professionnels de la santé habilités à administrer l’aide médicale à mourir (AMM) au Québec, les médecins se retrouvent, depuis 2015, dans un nouveau contexte législatif qui amène leur profession médicale à subir des changements majeurs au sein de leur pratique de soins de fin de vie. Objectifs : Explorer les facteurs de sens qui émergent de l’expérience vécue par les médecins administrant l’AMM afin de découvrir ce qui les amène à intégrer cette pratique dans leur continuum professionnel. Méthodologie : Nous avons sondé les parcours expérientiels de dix médecins ayant pratiqué minimalement une AMM sur l’ensemble du territoire du CIUSSS de l’Estrie. La recherche qualitative avec entretien semi-dirigé a été favorisée. La théorisation ancrée de Pierre Paillé (1994) a servi de méthode d’analyse. Résultats : L’analyse par théorisation ancrée nous a démontré que l’AMM est une démarche humaine qui demande du temps et des aptitudes sociales et où le savoir-être est essentiel. Nous avons découvert que le geste est situé aux frontières de l’identité personnelle et professionnelle. En somme, ce qui incite un médecin à participer à la démarche est son identité narrative qui est appuyée par les valeurs et le sens qu’il donne à son expérience vécue. Conclusion : L’AMM est un geste qui est lourd de sens et le processus est vécu différemment par chaque médecin, il est donc important de respecter le sens et les valeurs de chaque médecin, peu importe qu’il intègre ou pas l’AMM dans son curriculum professionnel.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».