Understanding how patient’s personal value systems challenge nurses’ views when providing care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Personal conflict as a result of differences in value systems may be a moral challenge faced by nurses when caring for individuals with different cultures and beliefs than their own and is an area of limited study. As nurses care for patients with diverse backgrounds, it is inevitable that there may be differences in values and that these moral conflicts could be distressing. This type of moral distress can cause nurse’s personal conflict as their values and beliefs may not match those of their patients.Methods: Moustakas (1994) phenomenological approach was used to elicit meaning from nurse’s stories regarding morally challenging situations. Ten nurses were solicited, but only two wrote about their experiences; one worked in a busy emergency department and the other in a rural community setting.Results: Four themes were identified: differences, moral code, weight of the transgression, and internal resolution. Value system conflict was the emergent constituent when nurses shared their stories of caring for patients with different values and beliefs than their own.Conclusions: Nurses may be challenged to care for patients who have different cultural practices than themselves. Value system conflicts may cause strife for nurses who have different beliefs than the patients they care for. Interventions that support strategies to mitigate moral distress such as simulation could be included in future research. Use of simulation as a mechanism for training can assist nurses to work through morally challenging situations.
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».