Health care professionals' grief after the death of a child
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the intensity of grief experienced by health care professionals (HPs) after the death of a child, to explore factors associated with a memorable death (defined as an unforgettable child's death that has touched them in their career) and to identify the needs of HPs. METHODS: A cross-sectional study was performed to assess emotional reactions, coping strategies and perceived needs of paediatric HPs in a general hospital. RESULTS: One hundred one HPs (46 nurses, 22 paediatric physicians, 11 paediatric residents, 13 respiratory therapists and nine 'others') completed the questionnaire. The level of grief experienced by HPs after a memorable death was intense. Respiratory therapists showed the highest mean (± SD) intensity of grief after a memorable death versus other HPs, as measured by the Texas Revised Inventory of Grief (TRIG) (29±15 versus 16±14; P=0.002). Younger HPs (20 to 25 years of age) reported higher early grief intensity than older ones (older than 50 years of age) (22±16 versus 10±8; P=0.01). There was no significant association between the TRIG score and an HP being a parent, having received palliative care training or the length of his/her relationship with the child and family. Seventy per cent of HPs spoke with their colleagues after the death of a child and 48% with family and friends. Many participants (37%) believed that this social support helped them the most. CONCLUSION: Grief after a child's death is intense for HPs. This emotional intensity and difference between professions raises issues about the emotional support received following the death of a patient.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».