Structural distress: experiences of moral distress related to structural stigma during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has taken a significant toll on the health of structurally vulnerable patient populations as well as healthcare workers. The concepts of structural stigma and moral distress are important and interrelated, yet rarely explored or researched in medical education. Structural stigma refers to how discrimination towards certain groups is enacted through policy and practice. Moral distress describes the tension and conflict that health workers experience when they are unable to fulfil their duties due to circumstances outside of their control. In this study, the authors explored how resident physicians perceive moral distress in relation to structural stigma. An improved understanding of such experiences may provide insights into how to prepare future physicians to improve health equity. METHODS: Utilizing constructivist grounded theory methodology, 22 participants from across Canada including 17 resident physicians from diverse specialties and 5 faculty members were recruited for semi-structured interviews from April-June 2020. Data were analyzed using constant comparative analysis. RESULTS: Results describe a distinctive form of moral distress called structural distress, which centers upon the experience of powerlessness leading resident physicians to go above and beyond the call of duty, potentially worsening their psychological well-being. Faculty play a buffering role in mitigating the impact of structural distress by role modeling vulnerability and involving residents in policy decisions. CONCLUSION: These findings provide unique insights into teaching and learning about the care of structurally vulnerable populations and faculty's role related to resident advocacy and decision-making. The concept of structural distress may provide the foundation for future research into the intersection between resident well-being and training related to health equity.
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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 | 0,002 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».