Debriefing and Reflective Interventions to Address Moral Distress: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Moral distress is a common phenomenon found in all areas of nursing practice with a high prevalence in specialties such as critical care nursing. The under management of moral distress is associated with the development of burnout, issues with nursing turnover, and patient safety concerns. Identification of effective interventions to address moral distress remains a novel topic of investigation. The aim of this project was to explore the use of debriefings and reflective practices to address and alleviate moral distress. The population of interest included nurses working in all acute care areas including adult and pediatric populations, with a focus on critical care. A narrative literature review was completed using a combination of both quantitative and qualitative studies. Database searches were conducted on both MEDLINE and CINAHL. A total of 10 studies were included in the review. The majority of the studies utilized interventions with both an educational and reflective or debriefing component. A variety of approaches were used in relation to intervention implementation including timing, the profession of both the participants and facilitators, moral distress measurement instrument, and intervention duration and frequency. Most of the studies did not find a significant change in moral distress levels or severity between pre-and post-implementation of the moral distress intervention. No longitudinal studies were conducted to assess the long-term implementation of programs or moral distress measurements. Given the high prevalence and cost of moral distress in the nursing profession more investigation into interventions is required.
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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 | 0,011 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».