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Enregistrement W2567195727

Watching me, watching you : interpreting findings from a realist evaluation study

2014· article· en· W2567195727 sur OpenAlexaboutno aff
Lynne Williams, Jo Rycroft‐Malone, Christopher R Burton

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermediaryPsychological interventionContext (archaeology)DocumentationControl (management)Public relationsHealth careMillerMedical educationPsychologyMedicineNursingPolitical scienceBusinessManagementComputer scienceMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster is a report of part of findings from an original research study in the area of realist evaluation which was designed to evaluate the role of the ‘intermediary’ in promoting best practice in infection prevention and control. In healthcare, intermediary roles have potential to support the translation of evidence into everyday practice (Chew et al, 2013), especially through the ways in which they act to “bridge the communities of research and clinical practice” (Milner et al, 2005: 900). However, understanding the effectiveness of intermediary interventions is challenging, given the complexity of the processes involved and the context-dependent, contingent nature of their work (Chew et al, 2013: 337). Study aim and objectives: The aim of the study was to seek the programme theories to show how intermediaries promote best practice in infection prevention and control; to determine what works, for whom, how, and in what respects. Methods: Realist evaluation was used to elicit a better understanding of the mechanisms and contexts that lead to outcomes (CMOs) for the role of intermediaries in infection prevention and control programmes. An essential element which separates realist evaluations from other types of outcome-focused evaluations is the focus on understanding how programmes or services, which offer different resources, have different effects for people (Timmins & Miller, 2007). In this study, a realist review led to case studies conducted consecutively within two NHS hospitals in the United Kingdom, with data comprising of interviews, non-participant observations, and documentation review. Findings: In infection control practice, intermediaries discussed “watching over” as an inherent part of their role. To consider the implication for future policy and practice, this finding was explored through a Foucaldian lens, to understand how surveillance of people who operate in organisations and institutions (such as hospitals), is historically drawn from knowledge of the impact of discipline in social systems. The concept of informal surveillance represents the idea that equilibrium within society is maintained through covert forms of discipline (Burrell, 1988). Informal surveillance is generally undertaken through different interactions with colleagues and co-workers, whilst more formal surveillance is usually undertaken through formal institutions (Henderson et al, 2010). In this study, formal surveillance formed part of the intermediary role and included carrying out tasks, such as data collection and audit, to meet the objectives within the organisation’s infection control strategy. However, the informal surveillance intermediaries undertook was described as a subconscious activity, in an enactment of their intermediary role. Subjecting individuals to surveillance acts as a vehicle to enhance self -awareness and influence behaviour (Henderson et al, 2010), and there is an argument for surveillance to become more humanised (Lyon, 2003). Whilst surveillance is not always intentional, it is, according to Foucaldian thinking, an integral part of humanity. It is argued that much more needs to be understood of how different forms of surveillance can be used to promote best practice, and in particular, how can human surveillance be integrated into organisational systems which are already established. This poster will illustrate how promoting self-surveillance can make a significant contribution to promoting best practice in healthcare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,309 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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