Neonatolojide tedavi sınırlandırma ya da geri çekme kararlarında ebeveyn yaklaşımlarını belirleyen faktörler-istanbul'da bir nitel araştırma
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Fatma Arın Namal
Abstract (TR)
Ülkemizde yenidoğan bebekler için yaşam sonu kararların nasıl ve kimler tarafından verildiğine dair bilgilerin etik bakış açısıyla bir araya getirilmesine ihtiyaç olduğu görülmektedir. Bu ihtiyacın giderilebilmesi için ―Türkiye'de ebeveynler ağır hasta olan yenidoğan bebekleri için karar verme sürecinde hangi karar verme mekanizmaları, duygular, değer yargıları, dini inançlar rol oynamaktadır‖ sorusunu araştıran doktora çalışması yapılmıştır. "Türkiye‟de ebeveynlerin yaşamın sonunda olan yenidoğan bebekleri için karar verme süreçleri bir çok faktörden etkilenebilen ve ebeveynler arasında benzerlikler gösteren davranış yapıları içermektedir. Bu süreç içerisinde ebeveynlerin daha kaliteli bir şekilde bilgilendirilmeleri, gerektiğinde kendilerine etik danışmanlık, psikolojik destek ve manevi destek imkanı sunulması verilen kararlarda etik açıdan kabul edilebilen mutabakatın sağlanmasına katkıda bulunacaktır‟‟ hipotezini destekler nitelikte bir sonuca varılmıştır.
Author
Dr. Tutku Özdoğan
Institution
How to Cite
Tutku Özdoğan (Doktora Tezi). Neonatolojide tedavi sınırlandırma ya da geri çekme kararlarında ebeveyn yaklaşımlarını belirleyen faktörler-istanbul'da bir nitel araştırma, 2021, İstanbul University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)