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.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».