Compassionate Care in the Age of Evidence-Based Practice: A Critical Discourse Analysis in the Context of Chronic Pain Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health professions education and practice have seen renewed calls to restore compassion to care. However, because of the ways evidence-based practice (EBP) has been implemented in health care, wherein research-based knowledge is privileged, the dominance of EBP may silence clinician and patient experience-based knowledge needed for compassionate care. This study explored what happens when the discourses of compassionate care and EBP interact in practice. METHOD: Chronic pain management in Canada was selected as the context for the study. Data collection involved compiling an archive of 458 chronic pain texts, including gray literature from 2009-2015 (non-peer-reviewed sources, e.g., guidelines), patient blog posts from 2013-2015, and transcripts of study interviews with 9 clinicians and postgraduate trainees from local pain clinics from 2015-2016. The archive was analyzed using an interpretive qualitative approach informed by critical discourse analysis. RESULTS: Four manifestations of the discourse of compassionate care were identified: curing the pain itself, returning to function, alleviating suffering, and validating the patient experience. These discourses produced particular subject positions, activities, practices, and privileged forms of knowledge. They operated in response, partnership, apology, and resistance, respectively, to the dominant discourse of EBP. These relationships were mediated by other prevalent discourses in the system: patient safety, patient-centered care, professional liability, interprofessional collaboration, and efficiency. CONCLUSIONS: Medical education efforts to foster compassion in health professionals and systems need to acknowledge the complex web of discourses-which carry with them their own expectations, material effects, and roles-and support people in navigating this web.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».