How not to waste a crisis: a qualitative study of problem definition and its consequences in three hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The prominence given to issues of patient safety in health care organizations varies, but little is known about how or why this variation occurs. We sought to compare and contrast how three English hospitals came to identify, prioritize and address patient safety issues, drawing on insights from the sociological and political science literature on the process of problem definition. Methods In-depth qualitative fieldwork, involving 99 interviews, 246 hours of ethnographic observation, and document collection, was carried out in three case-study hospitals as part of a wider mixed-methods study. Data analysis was based on the constant comparative method. Results How problems of patient safety came to be recognized, conceptualized, prioritized and matched to solutions varied across the three hospitals. In each organization, it took certain ‘triggers’ to problematize safety, with crises having a particularly important role. How problems were constructed – and whose definitions were prioritized in the process – was highly consequential for organizational response, influencing which solutions were seen as most appropriate, and allocation of responsibility for implementing them. Conclusions A process of problem definition is crucial to raising the profile of patient safety and to rendering problems amenable to intervention. How problems of patient safety are defined and constructed is highly consequential, influencing selection of solutions and their likely sustainability.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».