Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite widespread belief in the importance of patient-centred care, it remains difficult to create a system in which all groups work together for the good of the patient. Part of the problem may be that the issue of patient-centred care itself can be used to prosecute intergroup conflict. OBJECTIVE: This qualitative study of texts examined the presence and nature of intergroup language within the discourse on patient-centred care. METHODS: A systematic SCOPUS and Google search identified 85 peer-reviewed and grey literature reports that engaged with the concept of patient-centred care. Discourse analysis, informed by the social identity approach, examined how writers defined and portrayed various groups. RESULTS: Managers, physicians and nurses all used the discourse of patient-centred care to imply that their own group was patient centred while other group(s) were not. Patient organizations tended to downplay or even deny the role of managers and providers in promoting patient centredness, and some used the concept to advocate for controversial health policies. Intergroup themes were even more obvious in the rhetoric of political groups across the ideological spectrum. In contrast to accounts that juxtaposed in-groups and out-groups, those from reportedly patient-centred organizations defined a 'mosaic' in-group that encompassed managers, providers and patients. CONCLUSION: The seemingly benign concept of patient-centred care can easily become a weapon on an intergroup battlefield. Understanding this dimension may help organizations resolve the intergroup tensions that prevent collective achievement of a patient-centred system.
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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 | 0,040 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,084 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».