Emotional Impact of End-of-Life Decisions on Professional Relationships in the ICU: An Obstacle to Collegiality?*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: End-of-life decisions are not only common in the ICU but also frequently elicit strong feelings among health professionals. Even though we seek to develop more collegial interprofessional approaches to care and health decision-making, there are many barriers to successfully managing complex decisions. The aim of this study is to better understand how emotions influence the end-of-life decision-making process among professionals working in ICU. DESIGN: Qualitative study with clinical interviews. All interviews were transcribed verbatim and analyzed thematically using interpretative phenomenological analysis. SETTING: Two independent ICUs at the "Centre Hospitalier de l'Université de Montréal." SUBJECTS: Ten physicians and 10 nurses. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: During the end-of-life decision-making process, families and patients restructure the decision-making frame by introducing a strong emotional dimension. This results in the emergence of new challenges quite different from the immediacy often associated with intensive care. In response to changes in decision frames, physicians rely on their relationship with the patient's family to assist with advanced care decisions. Nurses, however, draw on their relationship and proximity to the patient to denounce therapeutic obstinacy. CONCLUSIONS: Our study suggests that during the end-of-life decision-making process, nurses' feelings toward their patients and physicians' feelings toward their patients' families influence the decisions they make. Although these emotional dimensions allow nurses and physicians to act in a manner that is consistent with their professional ethics, the professionals themselves seem to have a poor understanding of these dimensions and often overlook them, thus hindering collegial decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».