Supporting ethical ICU nursing practice in organ donation: An analysis of personhood
Notice bibliographique
Résumé
Organ donation is critical to the survival of thousands of people waiting for an organ transplant. While nurses take responsibility for patient and family comfort and quality of dying whenever patients die in the intensive care unit (ICU), organ donation presents unique challenges to these ideals. Critical care settings are essential for organ donation, where candidates for donation are identified, referred, stabilized, and maintained until organs can be retrieved. Nurses may feel challenged in completing organ donation-related tasks without forsaking values and practices that are typically associated with a palliative nursing approach and the achievement of a ‘good death’ in the ICU. Further, the moral uncertainty in this context could be increasing, given the advent of a new pathway for organ donation in ICU: medical assistance in dying (MAiD). In this paper, we reflect on the ethical meanings, challenges and possibilities of a good death in the context of organ donation in ICU nursing. We argue that personhood—as a conceptual frame to guide nursing practice—offers one way of reconciling seemingly disparate values and practices. To illustrate the importance of integrating this concept, we draw on real-life case studies from clinical ICU nursing. These examples showcase the emotional engagement and moral tension that nurses could experience when caring for people who occupy a liminal space between life and death. Ultimately, we hope this paper will inspire and support ethical reflection and action among ICU nurses caring for organ donors.
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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| 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 ».