Doctors’ and nurses’ attitudes towards neonatal ethical decision making in Ireland
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the clinical staff attitudes towards ethical decision making in neonatal intensive care units (NICUs) in Ireland, to establish differences between doctors and nurses and to compare attitudes in Ireland with those in Europe. DESIGN: Cross-sectional study by means of an anonymous questionnaire. 64 doctors and 228 nurses in seven NICUs participated (response rates 74% and 81%, respectively). Through factor analysis the staff answers to 12 attitude statements were used to build a score whose range varied from 0 (preservation of life in any case) to 10, indicating a more individualised approach according to the patient's best interests. MAIN OUTCOME MEASURE: Staff attitudes to ethical decision making in NICU. RESULTS: Mean values of attitude scores were 5.8 (95% CI 5.3 to 6.2) for doctors, and 6.0 (95% CI 5.5 to 6.5) for nurses. Respondents with experience in follow-up of NICU graduates had significantly higher scores (6.7 vs 5.4, p = 0.018), while the opposite was true among more religious staff (5.8 vs 6.9, p = 0.026) and particularly for minority religions such as Muslim (4.1, 95% CI 3.1 to 5.2). Scores were higher after age 30 for nurses, and after age 40 for doctors, suggesting the adoption of a less vitalistic viewpoint as respondents grow older and more experienced. Among doctors, a relationship was found between the attitude score and their self-reported non-treatment practices. CONCLUSIONS: In Ireland, NICU doctors and nurses hold similar attitudes towards ethical decision making. Personal and professional factors have a statistically significant impact on attitude score. Compared with the rest of Europe, attitudes in Ireland appear more similar to those of southern rather than northern European countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».