Embracing the wild profusion: A Foucauldian analysis of the impact of healthcare standardization on nursing knowledge and practice
Notice bibliographique
Résumé
Standardization has emerged as the dominant principle guiding the organization and provision of healthcare, with standards resultantly shaping how nurses conceptualize and deliver patient care. Standardization has been critiqued as homogenizing diverse patient experiences and diminishing nurses' skills and critical thinking; however, there has been limited examination of the philosophical implications of standardization for nursing knowledge and practice. In this manuscript, I draw on Foucault's philosophy of order and categorization to inform an analysis of the consequences of healthcare standardization for the profession of nursing. I utilize three exemplars to illustrate the impact of the primacy of standardized thinking and practices on nurses, patients and families: pain assessments using the 0-10 pain scale; patient triage emergency departments through the Canadian Triage and Acuity Scale; and determination of cause of death within the context of the current opioid crisis. Through each exemplar, I demonstrate that standardization reductively constrains nursing knowledge and the health and healthcare experiences of patients and populations. I argue that the centrality of standardization must be re-envisioned to embrace the complexity of health and more effectively and meaningfully frame nursing knowledge and practice within healthcare systems.
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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 | 0,027 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,130 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».