Safety-I, Safety-II and burnout: how complexity science can help clinician wellness
Notice bibliographique
Résumé
The current crisis of clinician burnout is a complex problem. As rates of burnout (the workplace syndrome consisting of emotional exhaustion, depersonalisation and loss of meaning) reach disturbing levels among clinicians,1–3 we continue to struggle to understand how to address workplace suffering.4 5 An underexamined area of burnout is how the increasing complexity of healthcare, combined with our tentative recognition of complexity science (the study of systems governed by interactions, dependencies and relationships),6 impacts the well-being of clinicians. Complex sociotechnical systems present unique challenges for front-line clinicians and healthcare administrators. At the front lines, clinicians must navigate dynamic, unpredictable challenges and trade-offs. At the organisational level, complex systems do not respond predictably to improvement efforts. Due to their emergent properties, non-linearity and dense web of interactions, complex systems defy mechanistic thinking and formal rationality (ie, rationality based on bureaucratic rules, regulations and laws).7–11 The pursuit of safety and quality in healthcare has relied heavily on mechanistic thinking and formal rationality.12–14 This breeds an approach—labelled Safety-I—that conceptualises safety as the absence of failure, and suggests that safety and quality are best achieved via efforts to minimise performance variation and maximise compliance with idealised designs of work (through standardisation, regulation and measurement).8 While Safety-I has been a dominant paradigm within healthcare,12–14 its limitations for addressing the challenges presented by complex systems are leading some to argue that a paradigm shift is necessary to manage contemporary systems.7 12 13 Given these concerns and circumstances, we should consider whether such a paradigm shift could help us better understand and address clinician burnout. The ongoing dominance of Safety-I logic in an increasingly complex healthcare system may perpetuate a view of front-line work that does not reflect current realities and overlooks the challenges exhausting contemporary clinicians. Safety-II, a …
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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 | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».