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Enregistrement W2168690373 · doi:10.1136/bmjqs-2013-002335

Applying ethnography to the study of context in healthcare quality and safety

2013· article· en· W2168690373 sur OpenAlexaff
Myles Leslie, Elise Paradis, Michael A. Gropper, Scott Reeves, Simon Kitto

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careContext (archaeology)Patient safetyQuality (philosophy)EthnographyNursingQuality managementOperations managementSociologyEngineeringEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Translating and scaling healthcare quality improvement (QI) and patient safety interventions remains a significant challenge. Context has been identified as a major factor in this. QI and patient safety research have begun to focus on context, with ethnography seen as a promising methodology for understanding the professional, organisational and cultural aspects of context. While ethnography is used to investigate the context of a variety of QI and safety interventions, the challenges inherent in effectively importing a qualitative methodology and its social science practitioners into this work have been largely unexamined. METHOD AND RESULTS: We explain ethnography as a research practice grounded in theory and dependent on observations gathered and interpreted in particular ways. We then review the approach of health services literature to evaluating this sort of qualitative research. Although the study of context is an interest shared by both social scientists and healthcare QI and safety researchers, we identify three key points at which those 'exporting' ethnography as a methodology and those 'importing' it to deal with QI and safety challenges may diverge. We describe perspectival divergences on the methodology's mission, form and scale. At the level of mission we demonstrate how ethnography has been adapted to a 'describe and feed back' role in the service of QI. At the level of form, we show how the long-term embedded observation at the heart of ethnography can be adapted only so far to accommodate QI interests if both data quality and ethical standards are to be upheld. Finally, at the level of scale, we demonstrate one ethnographic study design that balances breadth of exposure with depth of experience in its observations and so generates a particular type of scalable findings. SUMMARY: The effective export of ethnography into QI and safety research requires discussion and negotiation between social scientific and health services research perspectives, as well as creative approaches to producing self-reflexive data that will allow clinicians to understand their own context and so improve their own processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0070,020
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,257
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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