How forensic mental health nurses’ perspectives of their patients can bias healthcare: A qualitative review of nursing documentation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: Our aim was to examine the notes produced by nurses, paying specific attention to the style in which these notes are written and observing whether there are concerns of distortions and biases. BACKGROUND: Clinicians are responsible to document and record accurately. However, nurses' attitudes towards their patients can influence the quality of care they provide their patients and this inevitably impacts their perceptions and judgments, with implications to patients' care, treatment, and recovery. Negative attitudes or bias can cascade to other care providers and professionals. DESIGN: This study used a retrospective chart review design and qualitative exploration of documentation using an emergent theme analysis. METHODS: We examined the notes taken by 55 mental health nurses working with inpatients in the forensic services department at a psychiatric hospital. The study complies with the SRQR Checklist (Appendix S1) published in 2014. RESULTS: The results highlight some evidence of nurses' empathic responses to patients, but suggest that most nurses have a style of writing that much of the time includes themes that are negative in nature to discount, pathologise, or paternalise their patients. CONCLUSIONS: When reviewing the documentation of nurses in this study, it is easy to see how they can influence and bias the perspective of other staff. Such bias cascade and bias snowball have been shown in many domains, and in the context of nursing it can bias the type of care provided, the assessments made and the decisions formed by other professionals. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Given the critical role documentation plays in healthcare, our results indicate that efforts to improve documentation made by mental health nurses are needed and specifically, attention needs to be given to the writing styles of the notation.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».