Moral distress within neonatal and paediatric intensive care units: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the literature on moral distress experienced by nursing and medical professionals within neonatal intensive care units (NICUs) and paediatric intensive care units (PICUs). DESIGN: Pubmed, EBSCO (Academic Search Complete, CINAHL and Medline) and Scopus were searched using the terms neonat*, infant*, pediatric*, prematur* or preterm AND (moral distress OR moral responsibility OR moral dilemma OR conscience OR ethical confrontation) AND intensive care. RESULTS: 13 studies on moral distress published between January 1985 and March 2015 met our inclusion criteria. Fewer than half of those studies (6) were multidisciplinary, with a predominance of nursing staff responses across all studies. The most common themes identified were overly 'burdensome' and disproportionate use of technology perceived not to be in a patient's best interest, and powerlessness to act. Concepts of moral distress are expressed differently within nursing and medical literature. In nursing literature, nurses are often portrayed as victims, with physicians seen as the perpetrators instigating 'aggressive care'. Within medical literature moral distress is described in terms of dilemmas or ethical confrontations. CONCLUSIONS: Moral distress affects the care of patients in the NICU and PICU. Empirical data on multidisciplinary populations remain sparse, with inconsistent definitions and predominantly small sample sizes limiting generalisability of studies. Longitudinal data reflecting the views of all stakeholders, including parents, are required.
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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 | 0,010 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».