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Enregistrement W2018819952 · doi:10.3917/rsi.117.0065

La détresse morale vécue par les infirmières : état des connaissances

2014· article· fr· W2018819952 sur OpenAlexaff
Claudiane Poisson, Marie Alderson, Chantal Caux, Isabelle Brault

Notice bibliographique

RevueRecherche en soins infirmiers · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Durant leur carrière, les infirmières de tous les milieux de pratique sont susceptibles de vivre de la détresse morale. Malgré les nombreuses conséquences à court et long terme sur l’organisation de santé, la santé des infirmières, la qualité et la sécurité des soins dispensés aux patients, les actions pour prévenir la détresse morale demeurent encore peu documentées. Cet article a pour but de circonscrire, à travers les écrits, le phénomène de la détresse morale vécue par les infirmières et de proposer des stratégies d’interventions susceptibles de contribuer à la prévenir chez ces dernières. La psychodynamique du travail (PDT) guidera l’ensemble de la réflexion à l’aide des concepts centraux de cette approche, à savoir : la souffrance au travail (en lien avec l’organisation du travail) et les stratégies de défense développées par les infirmières en réaction à la souffrance au travail. Cet article a permis d’identifier, à travers les écrits, les facteurs influençant la détresse morale chez les infirmières et les conséquences qu’elle peut entraîner. Les stratégies d’intervention efficaces susceptibles de la prévenir sont proposées et des pistes d’action sont suggérées pour les organisations et les gestionnaires désireux de réduire, voire de prévenir, la détresse morale chez les infirmières.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,438
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,116 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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