Dons d’organes et de tissus après décès dans le cadre de l’aide médicale à mourir : mise à jour 2023 du document d’orientation pour l’élaboration de politiques
Bibliographic record
Abstract
Résumé Contexte: Depuis la parution du document d’orientation de 2019 de la Société canadienne du sang (SCS) pour les dons d’organes et de tissus après décès dans le cadre de l’aide médicale à mourir (AMM), le gouvernement fédéral a apporté des amendements à sa loi sur l’AMM. La présente mise à jour s’adresse aux médecins, aux organismes de don d’organes, aux spécialistes des soins de fin de vie et de l’AMM et aux responsables des orientations politiques; on y explique les répercussions de ces amendements. Méthodes: La Société canadienne du sang a réuni un groupe de 63 spécialistes de divers domaines (soins intensifs, dons d’organes et de tissus, administration des services de santé, AMM, bioéthique, droit et recherche) pour faire le point sur ces changements à l’occasion de son Forum d’orientation sur le don d’organes et de tissus après décès dans le cadre de l’aide médicale à mourir. Deux personnes admissibles à l’AMM et 2 proches de personnes ayant fait un don d’organe après l’AMM y ont aussi participé. Dans le cadre de 3 réunions consécutives tenues en ligne entre juin 2021 et avril 2022, les personnes participant au Forum ont abordé divers sujets en grands et petits groupes. Les discussions ont été guidées par une revue documentaire publiée selon la méthodologie JBI. Nous avons utilisé une technique du groupe nominal adaptée pour rédiger les recommandations qui ont fait consensus. La gestion des intérêts concurrents s’est faite selon les principes du Guidelines International Network, un réseau international qui se consacre aux lignes directrices de pratique clinique. Recommandations: Même si bon nombre des recommandations du document d’orientation de 2019 demeurent pertinentes, la présente mise à jour a permis d’en actualiser 2 et d’en formuler 8 nouvelles dans les domaines suivants : aiguillage vers un organisme de don d’organes, consentement, dons dirigés et conditionnels, procédure d’AMM, détermination du décès, équipes soignantes et préparation de rapports. Interprétation: Les politiques et les pratiques en matière de don d’organes et de tissus après l’AMM au Canada doivent être conformes à la législation canadienne actuelle. La mise à jour de ce document d’orientation aidera les médecins à s’y retrouver parmi les enjeux médicaux, juridiques et éthiques inhérents à leur travail auprès de personnes qui souhaitent faire un don d’organes après l’AMM.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.090 | 0.118 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.010 |
| Research integrity | 0.011 | 0.016 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".