Doing What Might Be “Wrong”
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop a deeper understanding of the complexity of physicians' decision making when faced with professional challenges. METHOD: Using constructivist grounded theory, the authors conducted a secondary analysis of transcripts from focus groups with 40 internists in 2011. Participants responded to scripted professional challenge scenarios. The authors analyzed the transcripts for instances in which participants discussed "doing what might be wrong" (i.e., something that goes against their values or others' expectations). They used the theory of planned behavior (TPB), which posits that intention to act is predicted by attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control, to understand the findings in a broader context. RESULTS: The theme of "doing what might be wrong" was pervasive, particularly in response to scenarios involving stewardship, nonpatients' requests for advice or care, or requests for e-mail access. Participants' rationales for suggested behaviors included a desire to keep patients happy and be (or appear) helpful. Modifiers of those responses included type of patient, physician's relationship with the patient, and comfort level with the request. Consistent with the TPB, attitudes or beliefs about the intended behavior, subjective norms, and perceived behavioral control influenced decision making. CONCLUSIONS: Physicians often do what might be wrong when they are asked to do something that goes against their values and beliefs, by patients, others, or as perceived by their organizations. Actions are often rationalized as being done for the right reasons. These findings should inform the development of educational initiatives to support physicians in acting in accordance with their ideals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».