You’re doing everything you possibly could do, and you know it’s not enough”: Family physician narratives of moral distress
Notice bibliographique
Résumé
Context: Family physicians working with patients experiencing inequities have witnessed their patients’ health care needs proliferate during the pandemic. This increase in patient need, in addition to increased workload demands rooted in current remuneration structures, has led to proliferating reports of family physician burnout and possible experiences of moral distress. The moral distress of physicians who cannot provide adequate care due to systemic deficits is not foregrounded in contemporary discussions about health care access and quality. Objective: The purpose of this study was to understand how family physicians describe their experiences of moral distress in providing care to patients affected by health needs related to social inequities. Study Design and Analysis: This study was a critical narrative inquiry informed by the analytic lens of moral distress. Setting: This research was conducted with family physicians working across Ontario, Canada. Population Studied: Family physicians who identify as working with patients experiencing health needs related to social inequities. Intervention/Instrument: Each participant was invited to participate in two unstructured narrative interviews. Outcome Measures: Physician narratives of moral distress in providing care to patients affected by health needs related to social inequities. Results: Twenty family physicians were recruited, and their stories of moral distress were linked to policies governing physician remuneration, scope of practice, and the availability of social welfare programs, as these structural elements rendered them unable to get patients the supports and resources they need. Conclusions: Family physician stories of moral distress were in relation to structural and systemic factors such as racism, colonialism, and drug, mental health, and housing policy. This finding provides impetus for critically interrogating how health and social welfare systems must be reformed to both improve the health of patients, and to improve the professional quality of life for family physicians in an effort to increase retention and recruitment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,016 |
| 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 | 0,012 | 0,019 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».