Consequences of Moral Distress in the Intensive Care Unit: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moral distress is common among personnel in the intensive care unit, but the consequences of this distress are not well characterized. OBJECTIVE: To examine the consequences of moral distress in personnel in community and tertiary intensive care units in Vancouver, Canada. METHODS: Data for this study were obtained from focus groups and analysis of transcripts by themes and sub-themes in 2 tertiary care intensive care units and 1 community intensive care unit. RESULTS: According to input from 19 staff nurses (3 focus groups), 4 clinical nurse leaders (1 focus group), 13 physicians (3 focus groups), and 20 other health professionals (3 focus groups), the most commonly reported emotion associated with moral distress was frustration. Negative impact on patient care due to moral distress was reported 26 times, whereas positive impact on patient care was reported 11 times and no impact on patient care was reported 10 times. Having thoughts about quitting working in the ICU was reported 16 times, and having no thoughts about quitting was reported 14 times. CONCLUSION: In response to moral distress, health care providers experience negative emotional consequences, patient care is perceived to be negatively affected, and nurses and other health care professionals are prone to consider quitting working in the intensive care unit.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».