Exploring How Evidence is Used in Care Through an Organizational Ethnography of Two Teaching Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous published articles show that clinicians do not follow clinical practice guidelines (CPGs). However, a few studies explore what clinicians consider evidence and how they use different forms of evidence in their care decisions. Many of these existing studies occurred before the advent of smartphones and advanced Web-based information retrieval technologies. It is important to understand how these new technologies influence the ways clinicians use evidence in their clinical practice. Mindlines are a concept that explores how clinicians draw on different sources of information (including context, experience, medical training, and evidence) to develop collectively reinforced, internalized tacit guidelines. OBJECTIVE: The aim of this paper was to explore how evidence is integrated into mindline development and the everyday use of mindlines and evidence in care. METHODS: We draw on ethnographic data collected by shadowing internal medicine teams at 2 teaching hospitals. Fieldnotes were tagged by evidence category, teaching and care, and role of the person referencing evidence. Counts of these tags were integrated with fieldnote vignettes and memos. The findings were verified with an advisory council and through member checks. RESULTS: CPGs represent just one of several sources of evidence used when making care decisions. Some forms of evidence were predominately invoked from mindlines, whereas other forms were read to supplement mindlines. The majority of scientific evidence was accessed on the Web, often through smartphones. How evidence was used varied by role. As team members gained experience, they increasingly incorporated evidence into their mindlines. Evidence was often blended together to arrive at shared understandings and approaches to patient care that included ways to filter evidence. CONCLUSIONS: This paper outlines one way through which the ethos of evidence-based medicine has been incorporated into the daily work of care. Here, multiple Web-based forms of evidence were mixed with other information. This is different from the way that is often articulated by health administrators and policy makers whereby clinical practice guideline adherence is equated with practicing evidence-based medicine.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 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 ».