Moral distress among health care workers in the intensive care unit; a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effect of moral distress among healthcare providers is significant on disease morbidity, especially within the intensive care unit (ICU). In this systematic review and meta-analysis, we aimed to gather all evidence regarding moral distress frequency and severity/intensity among ICU health care providers. Methods: We conducted a systematic search to gather all relevant studies from six databases, followed by a manual search of references. Fourteen studies consisting of 5905 participants were included in the final moral distress scale analyses. Results: Overall, there was moderate moral distress severity/intensity among all participants (Mean = 27.79; 95% confidence interval (CI) = 7.40–64.18). On further stratification of the results according to countries, Canada (Mean = 91.99; 95% CI = 80.10–105.65) and USA (Mean = 52.54; 95% CI = 44.78–61.64) showed the highest distress scores, followed by Iran (Mean = 21.20; 95% CI = 7.21–62.30) and Italy (Mean = 3.42; 95% CI = 3.15–3.72). Studies conducted in high income-earning countries reported more severity/intensity (Mean = 22.65; 95% CI = 6.58–78.02) compared to those in the upper-middle income-earning ones (Mean = 18.89; 95% CI = 2.80–127.34). There was significant heterogeneity among the included studies, which could not be explained by the difference in scales, country of the participants, or the female proportion. Moreover, there was a moderate frequency of moral distress (Mean = 46.83; 95% CI = 8.34–262.87), which was found to be much higher (Mean = 87.94; 95% CI = 83.55–92.57), in performing analysis. Conclusion: Moral distress is a major problem in the ICU setting, in terms of both severity/intensity and frequency. Future large-scale studies are required, through a unified framework, to develop appropriate interventions to address ICU-related moral distress.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».