A discussion of the destabilizing effects of moral injury among nurses
Notice bibliographique
Résumé
A concealed storm of ethical quandaries and systemic deficiencies is brewing in healthcare paralleling the uncertainties wrought by the aftermath of the COVID-19 pandemic. Despite their commitment to providing safe, compassionate care, nurses grapple with a multitude of factors that impede their agency including excessive workloads, unsafe nurse-patient ratios, and deficiencies in leadership. The emboldened structure and agency paradox further complicates matters as nurses, recognizing systemic constraints, simultaneously feel a strong sense of professional responsibility. This article delves into the ethical principles guiding nurses' work, exploring the strain on moral integrity within incompatible systemic constraints. Scenarios such as conflicting organizational policies hindering patient safety measures, exemplify the moral distress faced by nurses worldwide. The article emphasizes the consequences of unchecked moral distress and its potential to deteriorate into a prolonged state of moral injury impacting nurses’ physical, psychological, and spiritual well-being. The significance of addressing moral distress and subsequently, moral injury is underscored noting their adverse effects on nurses' well-being and retention; pivotal elements in sustaining healthcare systems. The key to address this lies in listening to the frontline staff nurses who possess invaluable insights into the daily struggles and can serve as potent agents of change. The cost of neglecting these issues is deemed too high urging a paradigm shift in recognizing, understanding, and rectifying the ethical challenges and systemic shortcomings plaguing the nursing profession.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| 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 ».