Ethical decision-making for community health care professionals with clients who are living at risk
Notice bibliographique
Résumé
Nurses and other community health care professionals are often challenged by the ethical problems of clients who are living at risk, that is, clients who choose to make autonomous decisions related to personal situations that have the potential for negative outcomes. Although these encounters may cause some of the highest levels of stress in health care professionals, there is a noted lack of research in this area. This exploratory study, conducted using a constructivist qualitative methodology describes the experiences of nurses and other community health care professionals who are participating in ethical decision-making with clients who are living at risk. Constructivism was chosen in recognition that community health care professionals may describe their experiences with ethical decision-making in diverse ways and may experience a number of different realities of these experiences. Participants, purposively sampled via one-on-one interviews, described the intensity of complex client situations that they cope with. Four main themes emerged from their descriptions: "Our clients who are living at risk", "Worrying about our clients", "Finding a better way-how we cope", and "Frustrated by the system-hitting the brick wall". Powerful emotions including anxiety, frustration, anger, fear, guilt and helplessness- emotions that sound like moral distress- were part of the experiences. Concepts associated with the four themes included: personal and professional values and beliefs, client capability, use of legislation, resource allocation, ethical climates in organizations, client-directed care delivery, and collaborative practice within interdisciplinary teams. The findings of this study suggest significant implications for clinical practice, leadership, research, and education. Overall, there is a critical need to ensure that professionals have opportunities to deal with their emotions and concerns when coping with all ethical problems. Strategies that will assist this process include the establishment of supportive systems such as highly functioning interdisciplinary teams, reflective practice, and flexible transformational leadership approaches.
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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 | 0,023 | 0,046 |
| 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 | 0,022 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».