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Enregistrement W4413214243 · doi:10.5737/23688076352361

Moral distress among family caregivers of people with cancer in palliative care: A qualitative study

2025· article· en· W4413214243 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Lucía Oliveros Rozo, Milena Schneiders, Mateus Rodrigo Palombit, Kassiano Carlos Sinski, Rafael Luis Moura Lima do Carmo, Ana Cristina Lauer Garcia, Jeferson Santos Araújo, Júlia Valéria de Oliveira Vargas Bitencourt, Rosana Aparecida Spadoti Dantas, Vander Monteiro da Conceição

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisDistressPalliative careQualitative researchFamily memberPsychologyFamily caregiversTheme (computing)End-of-life careDiseaseMedicineClinical psychologyNursingFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to understand the triggering events of moral distress according to the family caregivers of people with cancer in palliative care. This is a longitudinal qualitative approach study, using the concept of moral distress as an interpretative reference. Ten family caregivers participated in in-depth interviews. The data were analyzed according to the inductive thematic analysis technique, and two themes were identified. In the first theme, entitled "The repercussions following diagnosis," participants reported the uncertainties they experienced following their family member's cancer diagnosis. In the second theme, entitled "The transformation of daily life", participants expressed how providing care for the family member with cancer changed their daily lives. While experiencing the role of a caregiver, they faced dilemmas and uncertainties that led them to feel moral distress, since this situation will follow them continuously until the outcome of the disease.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,457 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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