Building Resilient Healthcare Teams: Insights from Analogy to the Social Biology of Ants, Honey Bees and Other Social Insects
Notice bibliographique
Résumé
The resilience of a healthcare system hinges on the adaptability of its teams. Thus far, healthcare teams have relied on well-defined scopes of practice to fulfill their safety mandate. While this feature has proven effective when dealing with stable situations, when it comes to disruptive events, healthcare teams find themselves navigating a fine balance between safety and resilience. Therefore, a better understanding of how the safety vs resilience trade-off varies under different circumstances is necessary if we are to promote and better train for resilience in modern healthcare teams. In this paper, we aim to bring awareness to the sociobiology analogy that healthcare teams might find useful during moments when safety and adaptability have the potential to conflict. Three principles underpin the sociobiology analogy: communication, decentralization, and plasticity. Of particular interest in this paper is plasticity whereby swapping roles or tasks becomes an adaptive, rather than a maladaptive, response teams could embrace when facing disruptive situations. While plasticity has naturally evolved in social insects, infusing plasticity in healthcare teams requires intentional training. Inspired by the sociobiology analogy, such training must value the ability: a) to read each other's cues and miscues, b) to step aside when others had the necessary skills, even if outside their scope, c) to deviate from protocols, and d) to foster cross-training. If the goal is to increase a team's behavioural flexibility and boost their resilience, this training mindset should become second nature.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».