Moral injury and the myth of resilience: A qualitative exploration of cancer care provision in ontario throughout the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic profoundly altered the provision, experience, and outcomes of cancer care around the globe. With untold pressures on healthcare systems as well as unprecedented disruptions to cancer care services, those working in cancer care were exposed to new and intensified morally challenging and potentially traumatic conditions. This study qualitatively explores those experiences in two hospitals located in different regions of Ontario, Canada. Through interviews and focus groups with 32 individuals we found that healthcare workers navigated and were impacted by a variety of ongoing potentially morally injurious events and circumstances. We identified a number of themes and subthemes detailing their experiences of moral distress and injury arising from: 1) participating in perceived patient harms through changes in care provision such as delays and cancellations, 2) bearing witness to patients navigating care alone, 3) experiencing collective trauma with patients, families, and colleagues, and 4) feeling betrayed by leadership and the organization for, at times, leaving them feeling unsupported, unheard, undervalued, and undermined. This study provides a novel contribution by delineating both the heterogeneous and collective nature of pandemic-related events and circumstances that may be contributing to the ongoing moral distress and injury of healthcare workers. It also serves to provoke a discussion of moral injury and the myth of resilience in light of both the organizational contributions (e.g. resilience narratives) to the experience of moral injury and the promise of systems approaches for prevention and mitigation. Organizational sanctuary is explored as a systems model for providing safe and supportive working environments.
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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 | 0,148 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| 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 ».