Into the Grey Zone: Retired Nurses’ Reflections on Ethics in Canadian Nursing Practice
Notice bibliographique
Résumé
Context: Nurses are often hesitant to talk about ethical issues in their practice for many unique and valid reasons. What if the burden of risk was lifted upon retirement, even if just slightly? The purpose of this study was to explore retired nurses’ reflections on their experiences of ethical issues and decision making in various nursing practice settings throughout their careers and to glean recommendations for ethics in contemporary nursing practice. Methods: Data were collected via in-depth, individual, semi-structured interviews. Guided by an interpretive, descriptive approach, data were managed with NVivo v.11 and analyzed with an inductive, comparative, thematic approach. In northern Ontario, two nurse researchers co-interviewed eight retired nurses with decades of practice experience across diverse Canadian health care settings. Ethics approval was obtained through Lakehead University’s Research Ethics Board. Findings: Three themes emerged to address ethical issues in practice; these are creativity, resourcefulness, and a strong sense of community with other nurses. Further, the retired nurses’ collated reflections on ethics in practice are presented as the FIG model: Fellowship, Ingenuity, and Gumption. Conclusions: This study identifies ethical underpinnings that retired nurses have used to effectively respond to ethical issues in their practice. Those who are currently nursing, and nursing as a profession, may wish to recognize and retain these strategies in order to continue to deliver a high standard of quality, ethical care. Recommendations for practice, research, and education are offered.
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».