Fast thinking: How unconscious bias and binary language contribute to rationing of care to older persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Binary or categorical thinking is a way of thinking in which the brain unconsciously sorts the masses of information it receives into categories. This helps us to quickly process information and keeps us safe through pattern recognition of possible threats. However, it can also be influenced by unconscious and conscious biases that inform our judgements of other people and situations. OBJECTIVES: To examine nursing practice with older people through the lens of unconscious bias. METHODS: In this critical analysis, using Kahneman's fast and slow thinking, we argue that nurses working with hospitalised older people often rely on thinking quickly in hectic work environments, which can contribute to unconscious and conscious bias, use of binary language to describe older persons and nursing tasks, and ultimately rationing of care. RESULTS: Binary language describes older persons and their care simplistically as nursing tasks. A person is either heavy or light, continent or incontinent, confused or orientated. Although these descriptions are informed in part by nurses' experiences, they also reflect conscious and unconscious biases that nurses hold towards older patients or nursing tasks. We draw on explanations of fast (intuitive) and slow (analytical) to explain how nurses gravitate to thinking fast as a survival mechanism in environments where they are not supported or encouraged to think slow. CONCLUSIONS: Nurses survival efforts in getting through the shift using fast thinking, which can be influenced by unconscious and conscious biases, can lead to use of shortcuts and the rationing of care. We believe that it is of paramount importance that nurses be encouraged and supported to think slowly and analytically in their clinical practice. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Implications Nurses can engage in journaling and reflecting on their practice with older people to examine possible unconscious bias. Managers can support reflective thinking by supporting nurses through staffing models and encouraging conversations about person-centered care in unit practices.
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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 | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».