Moral Distress and Resilience in the Occupational Therapy Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare professionals are inherently vulnerable to moral distress due to their frequent work with persons who are suffering or in crisis, in combination with the strong empathic orientation that underpins the very act of care giving. When accompanied by high workloads, deficiencies in management practices such as low recognition, lack of work autonomy, and/or insufficient opportunity for growth and development, persons in caring professions are at an even higher risk of moral distress. There is evidence that professional resilience is effective in mitigating workplace stress. Successful individual-management of moral distress requires attention to the broader institutional conditions under which these difficulties arise. This paper presents findings from 79 occupational therapists in Alberta and Saskatchewan, Canada, who participated in a survey of moral distress and resilience. On a standardized measure of resiliency their scores fell at the lower end of normal. On a standardized measure of moral distress, the highest levels involved issues of: time to do the job properly, deteriorated quality of care, insensitive co-workers, and unrealistic expectations from others. Nearly 50% reported that they had considered leaving a position due to moral distress. The survey was carried out with the goal of developing a teaching module that included education about moral distress and recommendations for the enhancement of both individual resilience and the construction of resiliency-promoting work environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».