Using paradox theory to understand responses to tensions between service and training in general surgery
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The tension between service and training in pressured health care environments can have a detrimental impact on training quality and job satisfaction. Yet the management literature proposes that competing demands are inherent in organisational settings: it is not the demands as such that lead to negative outcomes but how people and organisations react to opposing tensions. We explored how key stakeholders responded to competing service-training demands in a surgical setting that had recently gone through a highly-publicised organisational crisis. METHODS: This was an explanatory case study of a general surgery unit. Public documents informed the research questions and the data were triangulated with semi-structured interviews (n = 14) with key stakeholders. Data coding and analysis were initially inductive but, after the themes emerged, we used a paradox lens to group themes into four contextual dimensions: performing, organising, belonging and learning. RESULTS: Tensions were apparent in the data, with managers, surgeons and trainees or residents in conflict with each other because of different goals or priorities and divergent perspectives on the same issue of balancing service and training (performing). This adversely impacted on relationships across and within groups (belonging, learning) and led to individuals prioritising their own goals rather than working for the 'greater good' (performing, belonging). Yet although relationships and communication improved, the approach to getting a better balance maintained the 'compartmentalisation' of training (organising) rather than acknowledging that training and service cannot be separated. DISCUSSION: Stakeholder responses to the tensions provided temporary relief but were unlikely to lead to real change if the tension between service and training was considered to be an interdependent and persistent paradox. Reframing the service-training paradox in this way may encourage adjusting responses to create effective working partnerships. Our findings add to the body of knowledge on this topic, and will resonate with all those engaged in surgical and other postgraduate training.
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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 | 0,033 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,037 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».