Explicit Dialogue About the Purpose of Hospital Admission Is Essential: How Different Perspectives Affect Teamwork, Trust, and Patient Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The authors previously found that attending physicians conceptualize hospital admission purpose according to 3 perspectives: one focused dominantly on discharge, one on monitoring and managing chronic conditions, and one on optimizing overall patient health. Given implications of varying perspectives for patient care and team collaboration, this study explored how purpose of admission is negotiated and enacted within clinical teaching teams. METHOD: Direct observations and field interviews took place in 2 internal medicine teaching units at 2 teaching hospitals in Ontario, Canada, in summer 2017. A constructivist grounded theory approach was used to inform data collection and analysis. RESULTS: The 54 participants included attendings, residents, and medical students. Management decisions were identified across 185 patients. Attendings and senior medical residents (second- and third-year residents) were each observed to enact one dominant perspective, while junior trainees (first-year residents and students) appeared less fixed in their perspectives. Teams were not observed discussing purpose of admission explicitly; however, differing perspectives were present and enacted. These differences became most noticeable when at the extremes (discharge focused vs optimization focused) or between senior medical residents and attendings. Attendings implicitly signaled and enforced their perspectives, using authority to shut down and redirect discussion. Trainees' maneuvers for enacting their perspectives ranged from direct advocacy to covert manipulation (passive avoidance/forgetting and delaying until attending changeover). CONCLUSIONS: Failing to negotiate and explicitly label perspectives on purpose of admission may lead to attendings and senior medical residents working at cross-purposes and to trainees participating in covert maneuvers, potentially affecting trust and professional identify development.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».