"Ticky Box" Practice: Client Centred versus Document Centred Social Work
Notice bibliographique
Résumé
Social work like many other healthcare professions seems to be moving away from client focused care to document centred care in an attempt to meet increasing assessment and accountability requirements. It may be argued that as healthcare has come to be viewed more and more as a business in the current neo-liberal climate, managerialist concepts have become entrenched in healthcare. In October 2005 the Ministry of Health and Long Term Care mandated the implementation of the Resident Assessment Instrument-Mental Health (RAI-MH) for all inpatient mental health beds in Ontario. The tool was hailed as a comprehensive assessment tool that would decrease documentation requirements for the healthcare team, as well as provide the Ministry with a means to develop a case-mix based payment system for inpatient mental health services. This qualitative research explored the origins of Minimum Data Set tools such as the RAI-MH, as well as the opinions and experiences of mental health social workers two years after the RAI-MH was implemented. Six social workers were interviewed and their practice experience ranged from new graduate to seasoned social worker. All the social workers reported increasing documentation requirements has led to less time being spent on patient care. All of them indicated that the RAI-MH has not decreased documentation but rather was added to existing documentation requirements. The newly graduated social workers had a more positive response to the RAI-MH than the seasoned social workers who appeared more skeptical. They were also more likely to report that the style of their initial interview was driven by the questions asked on the RAI-MH whereas the seasoned social workers attempted to limit its impact. The study concludes with a discussion of the implications of these findings on patient care, critical analysis as well as social work education. Possible research directions for the future are also highlighted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 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 ».