Enhancing system empathy within a UK Emergency Department: A feasibility interprofessional priority setting exercise
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background System-level barriers inhibit empathy in healthcare, and this can harm patients and practitioners. The barriers include burnout-inducing administrative workloads, burdensome protocols, lack of wellbeing spaces, un-empathic leadership, and not emphasising empathy as an institutional value. A workshop aimed at enhancing empathic systems was successfully delivered in Canada but has not been tested in the UK National Health Service (NHS) setting. Aim To test the feasibility of an empathic systems workshop within the UK NHS setting. Methods We conducted an interprofessional group of an emergency department (ED). We used a modified nominal group technique to prioritise actions to enhance empathy in the ED system. Satisfaction with the workshop and confidence that the workshop would lead to change were measured on a 10-point Likert scale. Results Twenty-eight participants representing the following stakeholder groups attended the workshop: leaders, consultants, nurses, security, and porters. The group agreed to generating a better wellbeing action plan and implementing an effective secondary triage system. Seventy-three percent (73%) rated their satisfaction with the workshop as 8 or higher out of ten, and 63% reported being confident that the workshop would lead to positive change. Limitations A doctors strike limited the range of stakeholders who were able to attend, and long-term follow up was not conducted. Conclusions Participants in a UK setting were satisfied with a previously developed system empathy workshop and reported being confident that it would lead to positive change. Participants were able to prioritise changes that would improve system empathy and were confident that the changes would be effective.
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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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».