The challenges of using physical restraint in intensive care units in Iran: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical restraint is widely used in intensive care units to ensure patient safety, manage agitated patients, and prevent the removal of medical equipment connected to them. However, physical restraint use is a major healthcare challenge worldwide. AIM: This study aimed to explore nurses' experiences of the challenges of physical restraint use in intensive care units. METHODS: This qualitative study was conducted in 2018-2019. Twenty critical care nurses were purposively recruited from the intensive care units of four hospitals in Tehran, Iran. Data were collected via in-depth semi-structured interviews, concurrently analyzed via Graneheim and Lundman's conventional content analysis approach, and managed via MAXQDA software (v. 10.0). FINDINGS: Three main themes were identified (i) organizational barriers to effective physical restraint use (lack of quality educations for nurses about physical restraint use, lack of standard guidelines for physical restraint use, lack of standard physical restraint equipment), (ii) ignoring patients' wholeness (their health and rights), and (iii) distress over physical restraint use (emotional and mental distress, moral conflict, and inability to find an appropriate alternative for physical restraint). CONCLUSION: Critical care nurses face different organizational, ethical, and emotional challenges in using physical restraint. Healthcare managers and authorities can reduce these challenges by developing standard evidence-based guidelines, equipping hospital wards with standard equipment, implementing in-service educational programs, supervising nurses' practice, and empowering them for finding and using alternatives to physical restraint. Nurses can also reduce these challenges through careful patient assessment, using appropriate alternatives to physical restraint, and consulting with their expert colleagues.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».