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Enregistrement W2621656817 · doi:10.1097/pcc.0000000000001219

Moral Distress in PICU and Neonatal ICU Practitioners: A Cross-Sectional Evaluation*

2017· article· en· W2621656817 sur OpenAlexaff
Charles Philip Larson, Karen Dryden‐Palmer, Cathy Gibbons, Christopher S. Parshuram

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBurnoutDistressMedicineDepersonalizationInterquartile rangeScale (ratio)Cross-sectional studyClinical psychologyEmotional exhaustionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To measure the level of moral distress in PICU and neonatal ICU health practitioners, and to describe the relationship of moral distress with demographic factors, burnout, and uncertainty. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: A large pediatric tertiary care center. SUBJECTS: Neonatal ICU and PICU health practitioners with at least 3 months of ICU experience. INTERVENTIONS: A 41-item questionnaire examining moral distress, burnout, and uncertainty. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The main outcome was moral distress measured with the Revised Moral Distress Scale. Secondary outcomes were frequency and intensity Revised Moral Distress Scale subscores, burnout measured with the Maslach Burnout Inventory depersonalization subscale, and uncertainty measured with questions adapted from Mishel's Parent Perception of Uncertainty Scale. Linear regression models were used to examine associations between participant characteristics and the measures of moral distress, burnout, and uncertainty. Two-hundred six analyzable surveys were returned. The median Revised Moral Distress Scale score was 96.5 (interquartile range, 69-133), and 58% of respondents reported significant work-related moral distress. Revised Moral Distress Scale items involving end-of-life care and communication scored highest. Moral distress was positively associated with burnout (r = 0.27; p < 0.001) and uncertainty (r = 0.04; p = 0.008) and inversely associated with perceived hospital supportiveness (r = 0.18; p < 0.001). Nurses reported higher moral distress intensity than physicians (Revised Moral Distress Scale intensity subscores: 57.3 vs 44.7; p = 0.002). In nurses only, moral distress was positively associated with increasing years of ICU experience (p = 0.02) and uncertainty about whether their care was of benefit (r = 0.11; p < 0.001) and inversely associated with uncertainty about a child's prognosis (r = 0.03; p = 0.03). CONCLUSIONS: In this single-center, cross-sectional study, we found that moral distress is present in PICU and neonatal ICU health practitioners and is correlated with burnout, uncertainty, and feeling unsupported.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,402 · 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'étudeObservationnel
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

Citations161
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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