Healthcare Restructuring with a View to Equity and Efficiency: Reflections on Unintended Consequences
Notice bibliographique
Résumé
This paper is developed from a research study that examined the hospitalization and helpseeking experiences of diverse ethnocultural populations in the era of healthcare restraint. Interview data were gathered from 60 patients while hospitalized and after their discharge home. Fifty-six healthcare professionals, the majority of whom were nurses caring for these patients while they were in hospital, were also interviewed. The data gathered in this study provides evidence to illustrate how restructuring associated with fiscal restraint designed to enhance efficiencies while ensuring the provision of medically necessary services, has had unintended consequences for some groups of patients and for nurses. These consequences have created a context for inequities in care delivery for those most vulnerable. In this paper we trace the ways in which the changed context of care delivery has exerted its effects on both nurses and patients and illustrate how each has sought to bridge gaps created when organizational supports are lacking. Our study data offer insight into the complexities of the practice setting and difficulties that arise when resources cannot be mobilized to match patients' needs. Our analysis examines how tensions between ideologies of efficiency and accessibility are navigated at the front lines, and draws attention to unintended consequences of the current policy context.
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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 | 0,000 | 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 ».