Investigating the impact of cognitive bias in nursing documentation on decision‐making and judgement
Notice bibliographique
Résumé
The clinical documentation of patients' mental status, behaviour and functioning is a fundamental aspect of inpatient mental health care. It is an important source of information-sharing with the interprofessional team and used by other clinicians within the circle of care to guide their decision-making process. Given the body of evidence highlighting concerns about the quality of nursing documentation and the growing literature demonstrating the presence of bias in healthcare, it is critically important that we examine the impact of this bias in nursing practice. The primary objective of this study was to determine whether clinical decisions and judgements change when nurses read documentation that is either biased or neutral. Using a quantitative, observational study that used surveys to collect data, participants were exposed to two patient vignettes and six clinical notes associated with each patient (notes were written with either biased or neutral language) and asked to make clinical decisions and judgements. Results from 199 nurse participants from a tertiary mental health hospital revealed a notable relationship between the type of notes read (biased vs. neutral) and clinical practice, namely, participants reading biased notes were less likely to offer health teaching when administering pro re nata (PRN) medication for sleep. We also found differences in decision-making and judgements based on the type of note read depending on years of experience and type of education. The results indicate that biased language in nursing documentation can influence other clinicians' decisions and judgements about patients, thereby indicating a cascade of bias.
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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 | 0,149 | 0,507 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».