How individual ethical frameworks shape physician trainees’ experiences providing end-of-life care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The end of life is an ethically challenging time requiring complex decision-making. This study describes ethical frameworks among physician trainees, explores how these frameworks manifest and relates these frameworks to experiences delivering end-of-life care. DESIGN: We conducted semistructured in-depth exploratory qualitative interviews with physician trainees about experiences of end-of-life care and moral distress. We analysed the interviews using thematic analysis. SETTING: Academic teaching hospitals in the United States and United Kingdom. PARTICIPANTS: We interviewed 30 physician trainees. We purposefully sampled across three domains we expected to be associated with individual ethics (stage of training, gender and national healthcare context) in order to elicit a diversity of ethical and experiential perspectives. RESULTS: Some trainees subscribed to a best interest ethical framework, characterised by offering recommendations consistent with the patient's goals and values, presenting only medically appropriate choices and supporting shared decision-making between the patient/family and medical team. Others endorsed an autonomy framework, characterised by presenting all technologically feasible choices, refraining from offering recommendations and prioritising the voice of patient/family as the decision-maker. CONCLUSIONS: This study describes how physician trainees conceptualise their roles as being rooted in an autonomy or best interest framework. Physician trainees have limited clinical experience and decision-making autonomy and may have ethical frameworks that are dynamic and potentially highly influenced by experiences providing end-of-life care. A better understanding of how individual physicians' ethical frameworks influences the care they give provides opportunities to improve patient communication and advance the role of shared decision-making to ensure goal-aligned end-of-life care.
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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 | 0,006 | 0,066 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,015 |
| 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 ».