A concept analysis of white lie from nurses’ perspectives: A hybrid model
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aim: White lie is one of the inevitable challenges that creates an ethical dilemma during the patient care process. White lie remains an abstract concept in caring process. The aim of this study was to analyze the concept of white lie in the caring process using a hybrid model. Methods & Materials: A hybrid model of concept analysis including three phases was used in this study. In the theoretical phase, different databases including PubMed, CINAHL, Scopus, Science Direct, Google scholar, SID and Magiran were searched for finding relevant articles published in 1980-2018. The keywords were truth, white lie, care and deception (in Persian and English). In the fieldwork phase, semi-structured in depth interviews were conducted with nurses. In next step, by combining the two previous stages, the final analysis was performed. Results: In the theoretical phase, the attributes of the concept were determined, including “harmlessness”, “without personal motivation” and “use in compulsion situations”. In the fieldwork phase, three main categories such as “the sweetness of the bitter truth”, “harmless sentences to prevent harm” and “temporary relief to balance the situation” were identified from the data analysis. By merging the concepts extracted from the theoretical and fieldwork phases, “white lie in the patient care process” was defined as “an ethical decision without personal motivation, which is chosen in unstable situations to prevent predictable harms to the patient in facing the bitter truth”. Conclusion: Although a definition of white lie was developed based on the above three phases, the further development of this concept requires a deeper look at the Iranian-Islamic culture. Therefore, further research is recommended in other medical centers in the country.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».