Compassionate care? A critical discourse analysis of accreditation standards
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: We rely upon formal accreditation and curricular standards to articulate the priorities of professional training. The language used in standards affords value to certain constructs and makes others less apparent. Leveraging standards can be a useful way for educators to incorporate certain elements into training. This research was designed to look for ways to embed the teaching and practice of compassionate care into Canadian family medicine residency training. METHODS: We conducted a Foucauldian critical discourse analysis of compassionate care in recent formal family medicine residency training documents. Critical discourse analysis is premised on the notion that language is connected to practices and to what is accorded value and power. We assembled an archive of texts and examined them to analyse how compassionate care is constructed, how notions of compassionate care relate to other key ideas in the texts, and the implications of these framings. RESULTS: There were very few words, metaphors or statements that related to concepts of compassionate care in our archive. Even potential proxies, notably the doctor-patient relationship and patient-centred care, were not primarily depicted in ways that linked them to ideas of compassion or caring. There was a reduction in language related to compassionate care in the 2013 standards compared with the standards published in 2006. CONCLUSIONS: Our research revealed negative findings and a relative absence of the construct of compassionate care in our archival documents. This work demonstrates how a shift in curricular focus can have the unintended consequence of making values that are taken for granted less visible. Given that standards shape training, we must pay attention not only to what we include, but also to what we leave out of formal documents. We risk losing important professional values from training programmes if they are not explicitly highlighted in our standards.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».