An Exploration of Moral Distress Among Nurse Managers In Long Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Moral distress is defined as the suffering experienced as a result of situations in which individuals are aware of a moral problem, acknowledge moral responsibility, and make a moral judgment about the correct action to take, yet due to constraints (real or perceived) cannot carry out this action. Thus they believe that they are committing a moral offence by compromising their personal and professional values. The suffering may present as feelings of anger, frustration, guilt and/or powerlessness associated with a decreased sense of well-being. The purpose of this research was to explore the experience and impact of moral distress on Nurse Managers working in long-term care (LTC) organizations. And at the same time to explore the ethical climate within those organizations to discern whether to facilitate or impede the resolution of moral distress. Few studies have explored moral distress in both the Nurse Manager and LTC context. Using a case study research method, the respondents in this study described in detail their experiences of moral distress, the circumstances in which they occurred, and the deleterious effects on their physical, emotional, social, psychological, and spiritual well-being. Among the findings in this study, there were some correlations between the positive ethical climate found in a healthy workplace and lower levels of moral distress, and the power that positive relationships exert in coping with moral distress during and after the situation. There were several coping mechanisms Nurse Managers identified as helpful in dealing with moral distress. However, when the intensity of moral distress reached unbearable levels, and the coping mechanisms seemed to no longer suffice, Nurse Managers would leave their position or their organization. This study also asked participants to consider what advice they would give to new Nurse Managers, the organization’s leaders and the healthcare system as a whole in order to address the issue of moral distress. The respondents identified a number of helpful or potentially helpful recommendations to support new managers, which may aid in developing organizational strategies that could support the wellbeing of Nurse Managers, today and into the future, and may help to reduce staff attrition and burnout.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».