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Enregistrement W4292774346 · doi:10.1007/s12630-022-02307-z

New approach to assessing and addressing moral distress in intensive care unit personnel: a case study

2022· article· en· W4292774346 sur OpenAlexafffund
Peter Dodek, Kim Jameson, Jacques Chevalier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensCarleton UniversityVancouver Coastal HealthCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntensive care unitUnit (ring theory)DistressPsychologyNursingIntensive care medicineMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To test a new approach to address moral distress in intensive care unit (ICU) personnel. METHODS: Using principles of participatory action research, we developed an eight-step moral conflict assessment (MCA) that guides participants in describing the behaviour that they have to implement, the effects this has on them, their current coping strategies, their values in conflict, any other concerns related to the situation, what helps and hinders the situation, new coping strategies, and the effect of the preceding steps on participants. This assessment was tested with eight ICU providers in an 11-bed community ICU. RESULTS: During three one-hour sessions, participants described their moral distress that was caused by the use of ongoing life-support for a patient who the team believed did not prefer this course of care, but whose family was requesting it. Participants experienced frustration and discouragement and coping strategies included speaking to colleagues and exercising. They felt that they were unable to take meaningful action to resolve this conflict. Values that were in conflict in the situation included beneficence and patient autonomy. Based on ranking of helping and hindering factors, the team proposed new strategies including improving consistency of care plans and educating patients' family members and ICU personnel about advance care planning and end-of-life care. After completing this assessment, participants reported less stress and a greater ability to take meaningful action, including some of the proposed new strategies. CONCLUSIONS: We found this new approach to address moral distress in ICU personnel to be feasible and a useful tool for facilitating plans for reducing 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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