Nurses' tension-based ethical decision making in rural acute care settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nurses in acute care are frequently involved in ethical decision making and experience a higher prevalence of ethical conflicts and dilemmas. Nurses in underresourced rural acute care settings also are likely to face unique ethical challenges. However, rarely have the particular contexts of these experiences in rural acute care settings been researched. A culture of silence and fear in small towns has made exploring these issues difficult. OBJECTIVES: To explore registered nurses' experiences of ethical issues and ethical decision making in rural acute care hospitals in northern Ontario, Canada. RESEARCH DESIGN: Guided by an interpretive descriptive approach, data were collected by two nurse researchers using in-depth, individual, and semistructured telephone interviews. Data were managed with NVivo v.11 and analyzed using inductive, comparative, thematic analyses. PARTICIPANTS AND RESEARCH CONTEXT: The participants were eight registered nurses working in two acute care hospitals in northern Ontario. ETHICAL CONSIDERATIONS: Ethical protocols were followed in accordance with ethics approval from the researchers' university and the hospitals. FINDINGS: Results identified four themes that culminated in the development of a quadruple helix ethical decision-making framework of power, trust, care, and fear. DISCUSSION AND CONCLUSION: The participants described complex ethical conflicts and dilemmas in acute care settings that were influenced by the context of working and living in small rural communities in northern Ontario. Nurses described navigating ethics in practice using a tension-based approach to ethical decision making, needing to carry these issues silently and often having no resolution to ethical challenges. These findings have important implications for nursing education, research, and practice. Nurses need safe spaces, formal ethics support, and improved access to resources. Additional ethics education and training specific to the unique contexts of rural settings are needed.
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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 | 0,008 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,056 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».