Forensic nursing and the palliative approach to care: an empirical nursing ethics analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A movement is underway to promote a palliative approach to care in all contexts where people age and live with life-limiting conditions, including psychiatric settings. Forensic psychiatry nursing-a subfield of mental health nursing- focuses on individuals who are in conflict with the criminal justice system. We know little about the values of nurses working in forensic psychiatry, and how these values might influence a palliative approach to care for frail and aging patients. METHOD: Interviews with four nurses working on one of two forensic units of a university-affiliated mental health hospital in an urban area of eastern Canada. FINDINGS: Three specific values were found to guide forensic nurses in their care of aging patients that are commensurate with a palliative approach: hope, inclusivity, and quality of life. CONCLUSION: When we started this project, we wondered whether the culture of forensic nursing practice was antithetical to the values of a palliative approach. Instead, we found several parallels between forensic nurses' moral identities and palliative philosophy. These findings have implications for how we think about the palliative approach in contexts not typically associated with palliative care, but in which patients will increasingly age and die.
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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 | 0,039 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».