Sex differences in medico-legal action against doctors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between male sex and poor performance in doctors remains unclear, with high profile studies showing conflicting results. Nevertheless, it is an important first step towards understanding the causes of poor performance in doctors. This article aims to establish the robustness of the association between male sex and poor performance in doctors, internationally and over time. METHODS: The electronic databases MEDLINE, EMBASE, and PsycINFO were searched from inception to January 2015. Backward and forward citation searching was performed. Journals that yielded the majority of the eligible articles and journals in the medical education field were electronically searched, along with the conference and poster abstracts from two of the largest international medical education conferences. Studies reporting original data, written in English or French, examining the association between sex and medico-legal action against doctors were included. Two reviewers independently extracted study characteristics and outcome data from the full texts of the studies meeting the eligibility criteria. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. A random effect meta-analysis model was used to summarize and assess the effect of doctors' sex on medico-legal action. Extracted outcomes included disciplinary action by a medical regulatory board, malpractice experience, referral to a medical regulatory body, complaints received by a healthcare complaints body, criminal cases, and medico-legal matter with a medical defence organisation. RESULTS: Overall, 32 reports examining the association between doctors' sex and medico-legal action were included in the systematic review (n=4,054,551), of which 27 found that male doctors were more likely to have experienced medico-legal action. 19 reports were included in the meta-analysis (n=3,794,486, including 20,666 cases). Results showed male doctors had nearly two and a half times the odds of being subject to medico-legal action than female doctors. Heterogeneity was present in all meta-analyses. CONCLUSION: Male doctors are more likely to have had experienced medico-legal actions compared to female doctors. This finding is robust internationally, across outcomes of varying severity, and over time.
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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 | 0,021 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».