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Enregistrement W2063655441 · doi:10.1108/13660750610683215

Moral distress in the pediatric intensive care unit: the impact on pediatric nurses

2006· article· en· W2063655441 sur OpenAlexaff
Joy Mekechuk

Notice bibliographique

RevueLeadership in Health Services · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics and Legal Issues in Pediatric Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoral dilemmaDilemmaValue (mathematics)DistressBurnoutBiomedical technologyPsychologyEthical dilemmaPediatric intensive care unitFaithNursingMedicineSocial psychologyPsychotherapistPolitical scienceLawEpistemologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this paper is to explore the concept of moral distress in particular as it impacts on the pediatric intensive care nurse caught between caring for infants and children who would not otherwise be alive were it not for the advances of modern medical technology, and their personal beliefs concerning the societal value of life at any cost. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Describes cases and real incidents to illustrate the moral distress experienced by-these nurses caught between caring for the children and at the same time interacting with the families. Such families are too often living on hope, with a profound faith in the ever advancing world of medical technology to keep loved ones alive with little thought to the consequences. FINDINGS: Suggests that the impact of moral distress on pediatric nurses, particularly as it relates to burnout, may well jeoparidize their ability to deliver effective care and is another unrecognized cost in the medical world. PRACTICAL IMPLICATIONS: Suggests that an ethical approach to care is necessary through hard to answer questions. Due to the fact that such questions are not often addressed, the author suggests consideration be given to medical ethicists to mediate and assist those caught in this dilemma. ORIGINALITY/VALUE: This paper will be of value to those concerned with how medical and life-saving technologies are outstripping our human abilities to comprehend and live with the consequences, and some of the ethical issues that arise.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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