Potential Circumstances Associated With Moral Injury and Moral Distress in Healthcare Workers and Public Safety Personnel Across the Globe During COVID-19: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare workers (HCWs) and public safety personnel (PSP) across the globe have continued to face ethically and morally challenging situations during the COVID-19 pandemic that increase their risk for the development of moral distress (MD) and moral injury (MI). To date, however, the global circumstances that confer risk for MD and MI in these cohorts have not been systematically explored, nor have the unique circumstances that may exist across countries been explored. Here, we sought to identify and compare, across the globe, potentially morally injurious or distressful events (PMIDEs) in HCWs and PSP during the COVID-19 pandemic. A scoping review was conducted to identify and synthesize global knowledge on PMIDEs in HCWs and select PSP. Six databases were searched, including MEDLINE, EMBASE, Web of Science, PsychInfo, CINAHL, and Global Health. A total of 1,412 articles were retrieved, of which 57 articles were included in this review. These articles collectively described the experiences of samples from 19 different countries, which were comprised almost exclusively of HCWs. Given the lack of PSP data, the following results should not be generalized to PSP populations without further research. Using qualitative content analysis, six themes describing circumstances associated with PMIDEs were identified: (1) Risk of contracting or transmitting COVID-19; (2) Inability to work on the frontlines; (3) Provision of suboptimal care; (4) Care prioritization and resource allocation; (5) Perceived lack of support and unfair treatment by their organization; and (6) Stigma, discrimination, and abuse. HCWs described a range of emotions related to these PMIDEs, including anxiety, fear, guilt, shame, burnout, anger, and helplessness. Most PMIDE themes appeared to be shared globally, particularly the 'Risk of contracting or transmitting COVID-19' and the 'Perceived lack of support and unfair treatment by their organization.' Articles included within the theme of 'Stigma, discrimination, and abuse' represented the smallest global distribution of all PMIDE themes. Overall, the present review provides insight into PMIDEs encountered by HCWs across the globe during COVID-19. Further research is required to differentiate the experience of PSP from HCWs, and to explore the impact of social and cultural factors on the experience of MD and MI.
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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 | 0,009 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».