新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

门诊里的边界管理:什么时候该说“这个我不做“

发布时间:2026/11/12 23:30:13来源:尧图网络
门诊里的边界管理:什么时候该说“这个我不做“
写在前面我是郭凤英原来在沧州市中心医院干妇产科现在在沧州玛丽亚妇产医院。年轻时候我觉得一个医生的本事体现在什么都能处理。年纪越大越明白真正的本事体现在——知道什么不该在自己手里处理。一、两个概念能不能做 vs 该不该在这儿做这是最容易被混为一谈的一件事。能不能做技术层面我有没有能力完成该不该在这儿做风险层面出了状况我兜不兜得住这两件事经常给出相反的答案。实例一位患者需要处理一个占位技术上完全没问题。但她带着血压和心脏方面的老毛病我们这种专科机构没有多学科保障——万一术中出状况几分钟内到位的条件我们没有。能做但不该在这儿做。我给她的建议是去综合医院并且把已有的材料写清楚省得她重新查一遍。她后来回来跟我说跑了三家头一回有大夫往外推她。二、判断框架三条我自己的判断标准说起来就三条判断项具体问法风险兜底出状况了几分钟内有没有对应科室到位替代方案我这儿做不了的话有没有更好的去处信息完整这个患者的情况我是不是真的掌握全了第三条最容易被跳过。有时候做不了不是能力问题是信息不够——再查两项结论就变了。三、怎么把不做说清楚拒绝是有技巧的。同样的结论说法不同结果完全不一样。❌ 容易引发误解的说法“你这个我们这儿做不了。”“你去别的地方吧。”“这个不好弄。”这三句的共同问题只给了结论没给理由。患者听完只会觉得——你不愿意管我。✅ 我的说法四步先给结论“我建议你去综合医院。”再给理由“不是技术的问题是你带着别的基础病那边什么科室都有万一有事几分钟就能到位。”再给动作“我这儿的材料我给你写清楚你带上省得重新查。”最后留口“你要是那边有什么拿不准的回来问我。”第四步最关键。它把推走变成了转出去还接着管。四、边界管理的三个收益风险不再由患者承担留下来收益是机构拿风险是患者担。这个账不能这么算。信任反而建立得更快患者最怕的不是你做不了是你不告诉我你做不了。说清楚边界等于告诉对方我不会拿你冒险。团队有章可循把判断标准写下来就是上面那张三条表年轻医生遇到同类情况不用每次都来问。五、一个容易踩的坑要区分两种情况能力边界真的做不了 → 明确转诊难度边界能做但麻烦 → 不能推第二种不能拿边界当借口。嫌麻烦往外推那不是边界管理是甩包袱。我的判断依据只有一个风险归谁。总结环节做法判断能否做 vs 该不该做分开判断标准风险兜底 / 替代方案 / 信息完整表达结论→理由→动作→留口红线不能拿边界当借口推麻烦的活把人留下容易把人送走难。留下她收益是我们拿风险是她担送走她收益是别人拿但我晚上睡得着。做了几十年我能给的有限。但至少有一条守住了不该在我手上的我不留。
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/11 13:52:51

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/10 19:42:40

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/12 9:50:02

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/12 9:25:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/12 15:57:44

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/10 17:14:10

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉