Risking vulnerability: Enacting moral agency in the is/ought gap in mental health care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore how healthcare providers in acute care mental health settings navigate ethically challenging situations, enact moral agency, practice in congruence with ethical standards and mitigate moral distress (MD). DESIGN: Grounded theory, a qualitative methodology. METHODS: Over 18 months between 2015 and 2017, we reviewed documents, conducted observations and interviewed multidisciplinary participants (N = 27) from inpatient and emergency departments. Participants either provided direct care (N = 14) or were in leadership positions (N = 13). Data were analysed iteratively using constant comparison, coding, memoing and theorizing, which continued until saturation was reached in July 2016. FINDINGS: The basic social process of how healthcare professionals enacted moral agency, Risking Vulnerability, occurred in the context of Systemic Inhumanity, a constant source of MD. Participants Risked Vulnerability, balancing professional obligations, clinical expertise and organizational processes with their own vulnerability in the system as they strove to practice ethically. Risking Vulnerability was composed of Pushing Back, Working Through Team Relationships and Struggling with Inhumanity. CONCLUSION: Healthcare professionals' moral agency occurred at the nexus of structure (organizational constraints) and agency (persons). Given this, interventions for MD should be directed at all levels of healthcare to support moral agency, promote ethical practice and improve care. IMPACT: Sociopolitical elements such as austerity measures undermined ethical practice at the level of direct care. Enactment of moral agency is dynamic, influencing experiences of MD: participants supported by leadership or colleagues to enact moral agency noted that they were not stuck in MD. Interventions supporting moral agency throughout the healthcare system are necessary to mitigate experiences of MD. Findings enhance our understanding of the role of action in the experience of MD.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,009 |
| 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 ».