La détresse morale vécue par les infirmières : état des connaissances
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».