Care for Dying Children and Their Families in the PICU: Promoting Clinician Education, Support, and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the consequences of workplace stressors on healthcare clinicians in PICU, and strategies for personal well-being, and professional effectiveness in providing high-quality end-of-life care. DATA SOURCES: Literature review, clinical experience, and expert opinion. STUDY SELECTION: A sampling of foundational and current evidence was accessed. DATA SYNTHESIS: Narrative review and experiential reflection. CONCLUSIONS: The well-being of healthcare clinicians in the PICU influences the day-to-day quality and effectiveness of patient care, team functioning, and the retention of skilled individuals in the PICU workforce. End-of-life care, including decision making, can be complicated. Both are major stressors for PICU staff that can lead to adverse personal and professional consequences. Overresponsiveness to routine stressors may be seen in those with moral distress, and underresponsiveness may be seen in those with compassion fatigue or burnout. Ideally, all healthcare professionals in PICU can rise to the day-to-day workplace challenges-responding in an adaptive, effective manner. Strategies to proactively increase resilience and well-being include self-awareness, self-care, situational awareness, and education to increase confidence and skills for providing end-of-life care. Reactive strategies include case conferences, prebriefings in ongoing preidentified situations, debriefings, and other postevent meetings. Nurturing a culture of practice that acknowledges the emotional impacts of pediatric critical care work and celebrates the shared experiences of families and clinicians to build resilient, effective, and professionally fulfilled healthcare professionals thus enabling the provision of high-quality end-of-life care for children and their families.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».