MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311888120 · doi:10.1136/jme-2022-108369

Ethical uncertainty and COVID-19: exploring the lived experiences of senior physicians at a major medical centre

2022· article· en· W4311888120 sur OpenAlexaff
Ruaim Muaygil, Raniah N. Aldekhyyel, Lemmese Alwatban, Lyan Almana, Rana F Almana, Mazin Barry

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoral obligationMoral dilemmaAction (physics)PandemicPsychological interventionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careObligationQualitative researchPublic relationsPsychologyEngineering ethicsMedicineNursingMedical educationSociologyPolitical scienceSocial psychologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the wide-reaching and detrimental impact of COVID-19, its strain on healthcare resources, and the urgent need for-sometimes forced-public health interventions, thorough examination of the ethical issues brought to light by the pandemic is especially warranted. This paper aims to identify some of the complex moral dilemmas faced by senior physicians at a major medical centre in Saudi Arabia, in an effort to gain a better understanding of how they navigated ethical uncertainty during a time of crisis. This qualitative study uses a semistructured interview approach and reports the findings of 16 interviews. The study finds that participants were motivated by a profession-based moral obligation to provide care during the toughest and most uncertain times of the pandemic. Although participants described significant moral dilemmas during their practice, very few identified challenges as ethical in nature, and in turn, none sought formal ethics support. Rather, participants took on the burden of resolving ethical challenges themselves-whenever possible-rationalising oft fraught decisions by likening their experiences to wartime action or by minimising attention to the moral. In capturing these accounts, this paper ultimately contemplates what moral lessons can, and must be, learnt from this experience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical EthicsMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207