“You get used to a certain kind of horrible” but the “wrong” kind of horrible leads to moral distress: an interpretive description of moral distress in oncology nursing.
Notice bibliographique
Résumé
Moral distress (MD) is frequently discussed in the nursing literature, but few studies include or focus on oncology nurses and those that do have inconsistent findings. Oncology care is distinct from other areas of practice in ways that are significant for the development of MD. This study, the first to focus on MD in Canadian oncology nurses, employed interpretive description to understand the experience of MD, the role of contextual factors, nurses’ responses to MD and perspectives on strategies to mitigate MD. Semi-structured interviews were conducted (via telephone or FaceTime) with 25 oncology nurses, recruited from the Canadian Association of Nurses in Oncology and via social media. Moral distress developed in a complex, non-linear multi-factorial fashion and was highly contextually situated. The experience and development of MD are described in the theme “’ You get used to a certain kind of horrible’… but the ‘wrong’ kind of horrible leads to moral distress.” Themes that describe the context of MD include “oncology nursing is hard,” “you can find your niche,” and “oncology nurses know.” “Humanness” was evident in the development of MD, responses to MD, suggested changes in practice, and is proposed as a generative mechanism for both the rewards and challenges of MD. Recommendations for attending to humanness in practice, considering new approaches to nursing and ethics education, and expanding organizational supports derive from the findings. Future research should consider the impact of interventions that support humanness in practice and examine the role of humanness in other settings and health care provider and administrator populations.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,056 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».