Is It Time to Be More Explicit About the Purpose of a Hospital Admission?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patient care suffers when teaching teams fail to achieve a shared understanding of problems to be addressed during a hospital admission. In academic contexts where attending physicians take turns supervising, practice variability may contribute to undermining this shared understanding. Exploring variability around what constitutes the purpose of the hospital admission was the focus of this study. METHOD: Constructivist grounded theory was used to inform data collection and analysis of this two-phase study, conducted in London and Hamilton, Ontario, Canada, in 2012. In phase 1, interviews with 24 attending physicians from 2 academic health centers were conducted. Phase 2 involved analyzing 18 audio-recorded admission case review discussions in relation to the emergent theory from phase 1. Participants for phase 2 were 7 different attendings, 7 medical students, and 5 junior residents. RESULTS: Three dominant perspectives around the purpose of an admission were identified. The most focused perspective characterized the purpose as making patients ready for discharge. By contrast, the most comprehensive perspective characterized admission as an opportunity to identify ways to improve overall patient health status. The third perspective was in-between-treating acute issues while monitoring pertinent chronic conditions. All attendings expressed a sense of discharge pressure but responded with different strategies. Attendings rarely explicitly discussed their perspectives as part of case review. CONCLUSIONS: These extremes of practice and lack of overt dialogue are concerning. Potential effects include mixed messages to trainees and missed opportunities for dialogue and debate around what can and should be achieved during a hospital admission.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».