Muslim patients in the U.S. confronting challenges regarding end-of-life and palliative care: the experiences and roles of hospital chaplains
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hospital chaplains aid patients confronting challenges related to palliative and end-of-life care, but relatively little is known about how chaplains view and respond to such needs among Muslim patients, and how well. METHODS: Telephone qualitative interviews of ~ 1 h each were conducted with 23 chaplains and analyzed. RESULTS: Both Muslim and non-Muslim chaplains raised issues concerning Islam among chaplains, doctors and patients, particularly challenges and misunderstandings between non-Muslim providers and Muslim patients, especially at the end-of-life, often due to a lack of knowledge of Islam, and misunderstanding and differences in perspectives. Due to broader societal Islamophobia, Muslim patients may fear or face discrimination, and thus not disclose their religion in the hospital. Confusion can arise among Muslim patients and families about what their faith permits regarding end-of-life care and pain management, and how to interpret and apply their religious beliefs in hospitals. Muslims hail from different countries, but providers may not fully grasp how these patients' cultural practices may also vary. Chaplains can help address these challenges, playing key roles in mediating tensions and working to counteract Muslim patients' fears, and express support. Yet many Muslim immigrants don't know what "chaplaincy" is and/or prefer a chaplain of their own faith. Muslim chaplains can play vital roles, having expertise that can heighten trust, and educating non-Muslim colleagues, providing in-depth understanding of Islam (e.g., highlighting how Islam is related to Judaism and Christianity) and correcting misconceptions among colleagues. Hospitals without a Muslim chaplain can draw on local community imams. CONCLUSIONS: These data highlight how mutual sets of misunderstandings, especially concerning patients' and families' decisions about end-of-life care and pain management, can emerge among Muslim patients and non-Muslim staff that chaplains can help mediate. Non-Muslim chaplains and providers should seek to learn more about Islam. Muslim patients and families may also benefit from enhanced education and awareness of chaplains' availability and scope, and of pain management and end-of-life options. These data thus have several critical implications for future practice, education, and research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».