Nurses’ moral experiences of assisted death: A meta-synthesis of qualitative research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: Legislative changes are resulting in assisted death as an option for people at the end of life. Although nurses' experiences and perspectives are underrepresented within broader ethical discourses about assisted death, there is a small but significant body of literature examining nurses' experiences of caring for people who request this option. AIM:: To synthesize what has been learned about nurses' experiences of caring for patients who request assisted death and to highlight what is morally at stake for nurses who undertake this type of care. DESIGN:: Qualitative meta-synthesis. METHODS:: Six databases were searched: CINAHL, Medline, EMBASE, Joanna Briggs Institute, PsycINFO, and Web of Science. The search was completed on 22 October 2014 and updated in February 2016. Of 879 articles identified from the database searches, 16 articles were deemed relevant based on inclusion criteria. Following quality appraisal, 14 studies were retained for analysis and synthesis. RESULTS:: The moral experience of the nurse is (1) defined by a profound sense of responsibility, (2) shaped by contextual forces that nurses navigate in everyday end-of-life care practice, and (3) sustained by intra-team moral and emotional support. DISCUSSION:: The findings of this synthesis support the view that nurses are moral agents who are deeply invested in the moral integrity of end-of-life care involving assisted death. The findings further demonstrate that to fully appreciate the ethics of assisted death from a nursing standpoint, it is necessary to understand the broader constraints on nurses' moral agency that operate in everyday end-of-life care. ETHICAL CONSIDERATIONS:: Research ethics board approval was not required for this synthesis of previously published literature. CONCLUSION:: In order to understand how to enact ethical practice in the area of assisted death, the moral experiences of nurses should be investigated and foregrounded.
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 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 | 0,093 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».