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Enregistrement W4391780334 · doi:10.1080/17496535.2024.2312291

The Moral Distress Instrument (MDI): Development, Validation and Associations with Burnout among Finnish Social Workers

2024· article· en· W4391780334 sur OpenAlexafffund
Maija Mänttäri‐van der Kuip, Denise Michelle Brend, Mari Herttalampi

Notice bibliographique

RevueEthics and Social Welfare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandUniversité Laval
Mots-clésBurnoutPsychologyDistressSocial workClinical psychologySocial psychologyApplied psychologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moral distress (MD), the suffering experienced by professionals due to their restricted moral agency, has become a popular subject of study in the fields of social work and health care.Many of the existing measures of MD are targeted at certain professionals, such as health care workers, and are thus restricted to such contexts.This has challenged the conceptual development and empirical examination of MD as a phenomenon occurring across diverse professional groups in different work settings.This study introduces a general measure of MD, the Moral Distress Instrument (MDI).It is not bound to specific professional contexts, and it aims to enable comparative and cross-disciplinary analyses of MD.The MDI consists of seven items that capture different forms of constrained moral agency and follow-up items measuring the level of distress related to these experiences.The reliability and validity of the MDI is investigated, and its distinctiveness from and associations with burnout are studied among a sample of Finnish social workers (n = 367).The MDI was shown to be a reliable and valid measure among the sample.The measures of MD and burnout were shown to tap separate constructs, although these experiences were strongly associated with each other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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