Ethical issues experienced during palliative care provision in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative care is acknowledged as an appropriate approach to support older people in nursing homes. Ethical issues arise from many aspects of palliative care provision in nursing homes; however, they have not been investigated in this context. AIM: To explore the ethical issues associated with palliative care in nursing homes in the United Kingdom. DESIGN: Exploratory, sequential, mixed-methods design. METHODS: Semi-structured interviews with 13 registered nurses and 10 healthcare assistants (HCAs) working in 13 nursing homes in the United Kingdom were used to explore ethical issues in palliative care. The 'Ethical Issues in Palliative Care for Nursing Homes' instrument was used to measure the frequency and level of distress arising from ethical issues through a cross-sectional survey with 69 registered nurses and 129 healthcare assistants. Data collection occurred between December 2014 and November 2015. ETHICAL CONSIDERATIONS: Ethical approval was granted by Queen's University's School of Nursing and Midwifery Research Ethics Committee and governance sought from each nursing home's manager. FINDINGS: The interviews revealed three themes: ethical issues in practice; relational issues; and organisational issues. No significant differences between registered nurses and healthcare assistants were evident, confirming the patterns emerging from the interviews. Relational issues, primarily issues with residents and families, occurred most frequently and caused greater distress. CONCLUSION: The shared environment is key in the experience of ethical issues; therefore, multidisciplinary education is needed for ethical decision making in palliative care. Addressing staff knowledge and service organisation may reduce ethical issues locally and provide a benchmark for global change.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».