Competition and compromise in negotiating the new governance of medical performance: the clinical governance and revalidation policies in the UK
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the development of two policies for the governance of medical performance in the UK: the Department of Health's (DH) clinical governance policy and the medical profession's revalidation policy. After discussing the institutional context in which each of these policies emerged, we examine how and why they were constructed. While the clinical governance policy was in large part a swift reaction to high-profile cases of medical misconduct in the late 1990s, revalidation was the profession's response to the politicisation of its self-regulatory apparatus. The profession took notably longer than the DH to piece together its policy as a result of internal disagreements about the role clinical standards should play in the evaluation of a doctor's fitness to practice. Following the Fifth Report of the Shipman Inquiry in late 2004, the government stepped in and eventually introduced legislation that modifies the profession's policy. With clinical governance, the state - via arms-length regulatory organisations - has entered the clinic in new ways, strengthening hierarchy-based forms of governance in the governance of medical performance. However, the success of hierarchical forms of governance is likely to be restricted by the lack of a clear system of sanctioning and the state's reliance on a lengthy chain of command in the National Health Service for the implementation of clinical 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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».