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Enregistrement W4405269606 · doi:10.5737/23688653-35319

Properties of moral distress experienced by Canadian intensive care unit nurses during the COVID-19 pandemic: An interpretive descriptive study

2024· article· en· W4405269606 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Paige Gehrke, Karen Campbell, Jennifer Tsang, Ruth Hannon, Susan M. Jack

Notice bibliographique

Revue˜The œCanadian journal of critical care nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Thematic analysisDistressPsychologyPandemicReflexivityIntensive careNursingPsychological interventionIntensive care unitHealth careMedicineQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryClinical psychologyDiseaseSociologyPolitical scienceIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Purpose: In response to the multitude of ethical issues that arise in the delivery of care provided in intensive care units (ICUs), nurses working in this setting frequently experience moral distress. The properties of moral distress have been well defined. However, within the context of the coronavirus-disease 2019 (COVID-19) pandemic, less is known about the properties of moral distress experienced by ICU nurses. This subsequently affects the advancement of our knowledge, specifically of effective mitigative interventions for moral distress. The purpose of this analysis is to describe the key properties of moral distress experienced by ICU nurses during the COVID-19 pandemic. Methods & Procedures: Guided by interpretive descriptive design, a purposeful sample of 40 Canadian ICU nurses described their experiences of moral distress within the context of their practice during the COVID-19 pandemic. Data generated included the administration of a demographic questionnaire and the Measure of Moral Distress – Healthcare Providers survey, and 1:1 semi-structured virtual (telephone or videoconference) interviews (May – September 2021). Analysis was informed by the tenents of reflexive thematic analysis and rapid qualitative analysis. Results: Nurses experienced moral distress under the complex interplay of two overarching, broad conditions: (1) when nurses’ voices, driven by efforts to optimize patient care at an exceptionally high standard, were not heard; and (2) when patients received substandard levels of care, that was not patient-centered, pain free, or that did not align with organizational, professional, or personal standards. These two broad conditions were influenced by three sub-conditions: (1) lack of respect for nurses’ expert knowledge; (2) cultures and systems of communication and (3) responses to safety and staffing. Discussion: Moral distress experienced by Canadian ICU nurses is a complex phenomenon. These findings advance and refine our knowledge of key components of moral distress. We identified the conditions that generate moral distress for nurses, and the properties of the antecedent moral events. Future approaches to mitigate moral distress need to address the broad conditions under which moral distress occurs. Key words: COVID-19, nursing, intensive care, moral distress, nursing ethics

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0160,015
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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