Interprofessional perceptions of emotional, social, and ethical effects of multidrug-resistant organisms: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multi-drug-resistant organisms (MDRO) are usually managed by separating the infected patients to protect others from colonization and infection. Isolation precautions are associated with negative experiences by patients and their relatives, while hospital staff experience a heavier workload and their own emotional reactions. METHODS: In 2018, 35 participants (nurses, physicians, pharmacists) in an antimicrobial-stewardship program participated in facilitated discussion groups working on the emotional impact of MDRO. Deductive codings were done by four coders focusing on the five basic emotions described by Paul Ekmans. RESULTS: All five emotions revealed four to 11 codes forming several subthemes: Anger is expressed because of incompetence, workflow-impairment and lack of knowledge. Anxiety is provoked by inadequate knowledge, guilt, isolation, bad prognoses, and media-related effects. Enjoyment is seldom. Sadness is experienced in terms of helplessness and second-victim effects. Disgust is attributed to shame and bad associations, but on the other hand MDROs seem to be part of everyday life. Deductive coding yielded additional codes for bioethics and the Calgary Family Assessment Method. CONCLUSION: MDRO are perceived to have severe impact on emotions and may affect bioethical and family psychological issues. Thus, further work should concentrate on these findings to generate a holistic view of MDRO on human life and social systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».