Moral Distress and Resilience Associated with Cancer Care Priority Setting in a Resource-Limited Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moral distress and burnout are highly prevalent among oncology clinicians. Research is needed to better understand how resource constraints and systemic inequalities contribute to moral distress in order to develop effective mitigation strategies. Oncology providers in low- and middle-income countries are well positioned to provide insight into the moral experience of cancer care priority setting and expertise to guide solutions. METHODS: Semistructured interviews were conducted with a purposive sample of 22 oncology physicians, nurses, program leaders, and clinical advisors at a cancer center in Rwanda. Interviews were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using the framework method. RESULTS: Participants identified sources of moral distress at three levels of engagement with resource prioritization: witnessing program-level resource constraints drive cancer disparities, implementing priority setting decisions into care of individual patients, and communicating with patients directly about resource prioritization implications. They recommended individual and organizational-level interventions to foster resilience, such as communication skills training and mental health support for clinicians, interdisciplinary team building, fair procedures for priority setting, and collective advocacy for resource expansion and equity. CONCLUSION: This study adds to the current literature an in-depth examination of the impact of resource constraints and inequities on clinicians in a low-resource setting. Effective interventions are urgently needed to address moral distress, reduce clinician burnout, and promote well-being among a critical but strained oncology workforce. Collective advocacy is concomitantly needed to address the structural forces that constrain resources unevenly and perpetuate disparities in cancer care and outcomes. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: For many oncology clinicians worldwide, resource limitations constrain routine clinical practice and necessitate decisions about prioritizing cancer care. To the authors' knowledge, this study is the first in-depth analysis of how resource constraints and priority setting lead to moral distress among oncology clinicians in a low-resource setting. Effective individual and organizational interventions and collective advocacy for equity in cancer care are urgently needed to address moral distress and reduce clinician burnout among a strained global oncology workforce. Lessons from low-resource settings can be gleaned as high-income countries face growing needs to prioritize oncology resources.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».