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Enregistrement W3096146858 · doi:10.1136/bmjopen-2020-038406

Qualitative investigation of trace-based communication: how are traces conceptualised in healthcare teamwork?

2020· article· en· W3096146858 sur OpenAlexafffundabout
Sayra Cristancho, Emily Field

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineTeamworkQualitative researchTRACE (psycholinguistics)Health careMedical educationEngineering ethicsManagementSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This interview-based qualitative study aims to explore how healthcare providers conceptualise trace-based communication and considers its implications for how teams work. In the biological literature, trace-based communication refers to the non-verbal communication that is achieved by leaving 'traces' in the environment and other members sensing them and using them to drive their own behaviour. Trace-based communication is a key component of swam intelligence and has been described as a critical process that enables superorganisms to coordinate work and collectively adapt. This paper brings awareness to its existence in the context of healthcare teamwork. DESIGN: Interview-based study using Constructivist Grounded Theory methodology. SETTING: This study was conducted in multiple team contexts at one of Canada's largest acute-care teaching hospitals. PARTICIPANTS: 25 clinicians from across professions and disciplines. Specialties included surgery, anesthesiology, psychiatry, internal medicine, geriatrics, neonatology, paramedics, nursing, intensive care, neurology and emergency medicine. INTERVENTION: Not relevant due to the qualitative nature of the study. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME: Not relevant due to the qualitative nature of the study. RESULTS: The dataset was analysed using the sensitising concept of 'traces' from Swarm Intelligence. This study brought to light novel and unique elements of trace-based communication in the context of healthcare teamwork including focused intentionality, successful versus failed traces and the contextually bounded nature of the responses to traces. While participants initially felt ambivalent about the idea of using traces in their daily teamwork, they provided a variety of examples. Through these examples, participants revealed the multifaceted nature of the purposes of trace-based communication, including promoting efficiency, preventing mistakes and saving face. CONCLUSIONS: This study demonstrated that clinicians pervasively use trace-based communication despite differences in opinion as to its implications for teamwork and safety. Other disciplines have taken up traces to promote collective adaptation. This should serve as inspiration to at least start exploring this phenomenon in healthcare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,546
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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