MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2161011555 · doi:10.1177/0969733010385532

Clinical ethical conflicts of nurses and physicians

2011· article· en· W2161011555 sur OpenAlexafffundabout
Alice Gaudine, Sandra LeFort, Marianne Lamb, Linda Thorne

Notice bibliographique

RevueNursing Ethics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensYork UniversityQueen's UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpecialtyClinical EthicsNursingMedicineFamily medicineEthical issuesPsychologyEngineering ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the literature on clinical ethical conflict has been specific to a specialty area or a particular patient group, as well as to a single profession. This study identifies themes of hospital nurses' and physicians' clinical ethical conflicts that cut across the spectrum of clinical specialty areas, and compares the themes identified by nurses with those identified by physicians. We interviewed 34 clinical nurses, 10 nurse managers and 31 physicians working at four different Canadian hospitals as part of a larger study on clinical ethics committees and nurses' and physicians' use of these committees. We describe nine themes of clinical ethical conflict that were common to both hospital nurses and physicians, and three themes that were specific to physicians. Following this, we suggest reasons for differences in nurses' and physicians' ethical conflicts and discuss implications for practice and research.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,117
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,117
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,035
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,569
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,076 · 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'étudeQualitatif
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

Citations51
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing EthicsMême sujetEthics in medical practiceTravaux en français237 207