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Enregistrement W2903736993 · doi:10.1136/bmjspcare-2018-001643

Ethical issues in nursing home palliative care: a cross-national survey

2018· article· en· W2903736993 sur OpenAlexaffabout
Deborah Muldrew, Sharon Kaasalainen, Dorry McLaughlin, Kevin Brazil

Notice bibliographique

RevueBMJ Supportive & Palliative Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNursingPalliative careAutonomyMedicineDistressFamily medicineRelevance (law)PopulationEthical issuesPsychologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: With an increased dependency on nursing homes to provide care to the ageing population, it is likely that ethical issues will also increase. This study aimed to identify the type of ethical issues and level of associated distress experienced by nurses providing palliative care in nursing homes in the UK and Canada, and pilot the Ethical issues in Palliative Care for Nursing Homes (EPiCNH) instrument in Canada. METHODS: A cross-sectional survey design was used. One hundred and twenty-three nurses located in 21 nursing homes across the UK and Canada completed the EPiCNH instrument. RESULTS: Frequent ethical issues include upholding resident autonomy, managing family distress, lack of staff communication and lack of time in both countries. Higher levels of distress resulted from poor communication, insufficient training, lack of time and family disagreements. Nurses in Canada experienced a greater frequency of ethical issues (p=0.022); however, there was no statistical difference in reported distress levels (p=0.53). The survey was positively rated for ease of completion, relevance and comprehensiveness. CONCLUSIONS: Nurses' reported comparable experiences of providing palliative care in UK and Canadian nursing homes. These findings have implications on the practice of care in nursing homes, including how care is organised as well as capacity of staff to care for residents at the end of life. Training staff to take account of patient and family values during decision-making may address many ethical issues, in line with global policy recommendations. The EPiCNH instrument has demonstrated international relevance and applicability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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