Nurses’ Experiences of Grieving When There Is a Perinatal Death
Notice bibliographique
Résumé
Many nurses grieve when patients die; however, nurses’ grief is not often acknowledged or discussed. Also, little attention is given to preparing nurses for this experience in schools of nursing and in orientations to health care organizations. The purpose of this research was to explore obstetrical and neonatal nurses’ experiences of grieving when caring for families who experience loss after perinatal death. A visual arts-informed research method through the medium of digital video was used, informed by human science nursing, grief concepts, and interpretive phenomenology. Five obstetrical nurses and one neonatal intensive care nurse who cared for bereaved families voluntarily participated in this study. Nurses shared their experiences of grieving during in-depth interviews that were professionally audio- and videotaped. Data were analyzed using an iterative process of analysis-synthesis to identify themes and patterns that were then used to guide the editing of the documentary. Thematic patterns identified throughout the data were growth and transformation amid the anguish of grief, professional and personal impact, and giving–receiving meaningful help. The thematic pattern of giving–receiving meaningful help was made up of three thematic threads: support from colleagues; providing authentic, compassionate, quality care; and education and mentorship. Nurses’ grief is significant. Nurses who grieve require acknowledgment, support, and education. Supporting staff through their grief may ultimately have a positive impact on quality of work life and home life for nurses and quality of care for bereaved families.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».