Riding an elephant: A qualitative study of nurses' moral journeys in the context of Medical Assistance in Dying (MAiD)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To describes nurses' moral experiences with Medical Assistance in Dying in the Canadian context. BACKGROUND: Nurses perform important roles in Medical Assistance in Dying in Canada and do so within a unique context in which Medical Assistance in Dying is provided through healthcare services and where accessibility is an important principle. International literature indicates that participating in Medical Assistance in Dying can be deeply impactful for nurses and requires a high degree of moral sense-making. DESIGN: A qualitative interview study guided by Interpretive Description using the COREQ checklist. RESULTS: Fifty-nine nurses from across Canada participated in the study. The decision to participate in Medical Assistance in Dying was influenced by family and community, professional experience and nurses' proximity to the act of Medical Assistance in Dying. Nurses described a range of deep and sometimes conflicting emotional reactions provoked by Medical Assistance in Dying. Nurses used a number of moral waypoints to make sense of their decision including patient choice, control and certainty; an understanding that it was not about the nurse; a commitment to staying with patients through suffering; consideration of moral consistency; issues related to the afterlife; and the peace and gratitude demonstrated by patients and families. DISCUSSION: The depth of nurses' intuitional moral responses and their need to make sense of these responses are consistent with Haidt's theory of moral experience in which individuals use reasoning primarily to explain their moral intuition and in which moral change occurs primarily through compassionate social interaction. Further, work on the moral identity of nursing provides robust explanation of how nurses' moral decisions are contextually and relationally mediated and how they seek to guard patient vulnerability, even at their own emotional cost. CONCLUSION: Medical Assistance in Dying is impactful for nurses, and for some, it requires intensive and ongoing moral sense-making. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: There is a need to provide support for nurses' moral deliberation and emotional well-being in the context of Medical Assistance in Dying care.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».