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Enregistrement W4323309453 · doi:10.1097/cce.0000000000000879

Moral Orientation, Moral Decision-Making, and Moral Distress Among Critical Care Physicians: A Qualitative Study

2023· article· en· W4323309453 sur OpenAlexaffabout
Dominique Piquette, Karen E. A. Burns, Franco A. Carnevale, Aimee Sarti, Mika Hamilton, Peter Dodek

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaToronto Western HospitalOttawa HospitalCentre for Advancing Health OutcomesSt. Michael's HospitalMcGill UniversityHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitive dissonanceMoral disengagementSocial psychologyPsychological interventionThematic analysisMoral agencyDistressMoral courageSocial cognitive theory of moralityMoral reasoningQualitative researchClinical psychologyPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moral distress is common among critical care physicians and can impact negatively healthcare individuals and institutions. Better understanding inter-individual variability in moral distress is needed to inform future wellness interventions. OBJECTIVES: To explore when and how critical care physicians experience moral distress in the workplace and its consequences, how physicians' professional interactions with colleagues affected their perceived level of moral distress, and in which circumstances professional rewards were experienced and mitigated moral distress. DESIGN: Interview-based qualitative study using inductive thematic analysis. SETTING AND PARTICIPANTS: Twenty critical care physicians practicing in Canadian ICUs who expressed interest in participating in a semi-structured interview after completion of a national, cross-sectional survey of moral distress in ICU physicians. RESULTS: Study participants described different ways to perceive and resolve morally challenging clinical situations, which were grouped into four clinical moral orientations: virtuous, resigned, deferring, and empathic. Moral orientations resulted from unique combinations of strength of personal moral beliefs and perceived power over moral clinical decision-making, which led to different rationales for moral decision-making. Study findings illustrate how sociocultural, legal, and clinical contexts influenced individual physicians' moral orientation and how moral orientation altered perceived moral distress and moral satisfaction. The degree of dissonance between individual moral orientations within care team determined, in part, the quantity of "negative judgments" and/or "social support" that physicians obtained from their colleagues. The levels of moral distress, moral satisfaction, social judgment, and social support ultimately affected the type and severity of the negative consequences experienced by ICU physicians. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: An expanded understanding of moral orientations provides an additional tool to address the problem of moral distress in the critical care setting. Diversity in moral orientations may explain, in part, the variability in moral distress levels among clinicians and likely contributes to interpersonal conflicts in the ICU setting. Additional investigations on different moral orientations in various clinical environments are much needed to inform the design of effective systemic and institutional interventions that address healthcare professionals' moral distress and mitigate its negative consequences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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