A Hermeneutic Interpretation of Nurses’ Experiences of Truth Telling and Harms in Cancer Care in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telling the truth to cancer patients remains under debate in the Middle East, where concealment about diagnosis and prognosis occurs in some cases. Concealment results in challenges for nurses providing care. OBJECTIVE: The aim of this study was to understand nurses' lived experiences of caring for cancer patients whose cancer diagnosis or prognosis has been withheld from them. METHODS: Eight nurses from the national cancer center in Qatar were interviewed. The transcripts of the interview texts were interpreted using Gadamer's hermeneutic approach. RESULTS: The interpretations are shaped by understandings of harm. Nurses assessed harm using empathy. Nurses' empathy was permeated with fears that accompany a cancer diagnosis; the language of cancer is interpreted as a language of fear. It is ideas about harms and evoking patients' fear that generates nurses' experiences of complexity, ambiguity, and conflicting feelings regarding truth telling and concealment. The meanings nurses drew from their experiences rested on understandings about love, vulnerability, and opportunities to atone. We interpret nurses' descriptions of being enmeshed in a web of lies through which multidimensional harms are experienced. The complexities of nurses' experiences go well beyond the universal concepts of informed consent and patients' rights. CONCLUSIONS: Nurses' experiences reveal insights that likely resonate across other jurisdictions in the Arabic Gulf and other Eastern cultures, where nurses deal with these sensitive issues case by case. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Leaders and health professionals in cancer care in such cultures must establish more nuanced and transparent interdisciplinary approaches to respond to the complexities of truth telling in cancer care.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».