Ethical challenges nurses faced during the COVID-19 pandemic: Scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Nurses encountered a myriad of ethical challenges during the height of the COVID-19 pandemic, such as allocation of scarce resources, the need to balance duty of care with safety of self as well as visitation restrictions. The impact of these challenges on the nursing workforce requires investigation. The aim of this review was to scope and describe the reported literature on ethical challenges faced by nurses during the COVID-19 pandemic, including contextual characteristics and strategies reported to address these challenges. The review was conducted in accordance with JBI methods for scoping reviews and reported using PRISMA-ScR guidance. A published protocol guided conduct of the review. The following databases were searched for eligible studies from November 2019 to January 2023: PubMed, CINAHL, Ovid, PsycINFO, the Cochrane Library, and Scopus. No language restrictions were applied. Studies were reviewed for inclusion by two independent reviewers, and a data extraction form was developed to extract data relevant to the review questions. Results were analyzed and presented according to the concepts of interest, using tables, figures, and supporting narrative synthesis. After searching the databases, 2150 citations were retrieved with 47 studies included in the review. Studies represented 23 countries across five continents. Most of the studies used qualitative designs. Ethical challenges were described in several ways, often without appealing to common ethics language or terms. Few studies reported on strategies to address the specific challenges, which may reflect the dynamic nature of the pandemic. The scoping review highlights the complex and, at times, overwhelming impact of ethical challenges faced by nurses across the globe during the COVID-19 pandemic. Findings from the review can be used as a basis for further research to explore, develop, and implement strategies to address ethical challenges faced by nurses during future public health crises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».