Understanding decision-making in interprofessional team meetings through interpretative repertoires and discursive devices
Notice bibliographique
Résumé
Health practitioners of the geriatrics ward in a teaching hospital participate in interprofessional team meetings to agree on treatment and discharge care plans for their patients suffering from chronic illnesses and co-morbidities and in need of coordinated assessments and care. We turn to the ideas in critical discursive psychology to grow a much-needed research area of examining the language-in-use and its effects in team decision-making. Specifically we explore how healthcare team members use language to perform collaboration or disengagement, creating different subject positionings for themselves and others out of a backcloth of discursive resources and practices. We observed and transcribed 108 case discussions and analyzed them for interpretative repertoires and discursive devices. During the first half of the team discussions, the members of various health professions employed the empiricist and lifeworld interpretative repertoires and the discursive strategy of perspective-taking, articulating these through formulations and questions. We use the notion of argumentative texture to better understand why an administrative structural support like protected turn-taking in team meetings is not enough to promote interprofessional collaboration. We conclude that health practitioners can improve their contributions and subject positionings at team meetings and consequently patient-care, by identifying habitually deployed linguistic resources depicting professional knowledge, and augmenting these with Other-oriented perspectives in their repertoires. By expanding their range of discursive repertoires and recognizing that discursive practices are embedded in the bigger context or argumentative texture of institutional and societal discourses, norms, values, beliefs and practices, interprofessional teams can work to improve communication and knowledge-sharing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».