A Child's Death: Lessons from Health Care Providers' Texts
Notice bibliographique
Résumé
This article originates from a research study that explores 'what happened' to a 10-year-old child with Rett syndrome, who died from "severe malnutrition" according to a Coroners Service inquest jury. The inquest evidence analyzed, using institutional ethnography, shows that approximately one week prior to this child's death three health care providers (an emergency physician, a hospice volunteer and a home care nurse) conducted individual assessments of the child. Child protection workers were also involved. Textual analysis of the health care providers' records shows how the child was officially and textually constructed as 'dying from a terminal illness' in contrast to the subsequent Coroners Service finding. The authors argue that although professional and organizational texts are a routinely 'taken for granted' component of professional practice, they need to be understood as active in the relations of care or service provision. The article supports this argument by demonstrating how the home care nurse's response to the child was textually coordinated with the other two health care providers' actions and how this coordination resulted in the 'proper' enactment of a Do Not Resuscitate order, leading to courses of action or inaction resulting in the child's death. The lesson offered highlights the problems that can arise when textual realities routinely are given authoritative status and displace other forms of knowing in health care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».