Prevalence, causes, and consequences of moral distress in healthcare providers caring for people living with dementia in long-term care during a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare providers caring for people living with dementia may experience moral distress when faced with ethically challenging situations, such as the inability to provide care that is consistent with their values. The COVID-19 pandemic produced conditions in long-term care homes (hereafter referred to as 'care homes') that could potentially contribute to moral distress. We conducted an online survey to examine changes in moral distress during the pandemic, its contributing factors and correlates, and its impact on the well-being of care home staff. Survey participants (n = 227) working in care homes across Ontario, Canada were recruited through provincial care home organizations. Using a Bayesian approach, we examined the association between moral distress and staff demographics and roles, and characteristics of the long-term care home. We performed a qualitative analysis of the survey's free-text responses. More than 80% of care home healthcare providers working with people with dementia reported an increase in moral distress since the start of the pandemic. There was no difference in the severity of distress by age, sex, role, or years of experience. The most common factors associated with moral distress were lack of activities and family visits, insufficient staffing and high turnover, and having to follow policies and procedures that were perceived to harm residents with dementia. At least two-thirds of respondents reported feelings of physical exhaustion, sadness/anxiety, frustration, powerlessness, and guilt due to the moral distress experienced during the pandemic. Respondents working in not-for-profit or municipal homes reported less sadness/anxiety and feelings of not wanting to go to work than those in for-profit homes. Front-line staff were more likely to report not wanting to work than those in management or administrative positions. Overall, we found that increases in moral distress during the pandemic negatively affected the well-being of healthcare providers in care homes, with preliminary evidence suggesting that individual and systemic factors may intensify the negative effect.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».