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Enregistrement W1995708169 · doi:10.1097/pts.0000000000000153

Transparency When Things Go Wrong: Physician Attitudes About Reporting Medical Errors to Patients, Peers, and Institutions

2015· article· en· W1995708169 sur OpenAlexaboutno aff
Sigall K. Bell, Andrew A. White, Jean C. Yi, Joyce P. Yi‐Frazier, Thomas H. Gallagher

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Safety · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityArnold P. Gold Foundation
Mots-clésTransparency (behavior)MistakePsychologyInstitutionAffect (linguistics)Bivariate analysisSocial psychologyMedicineFamily medicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Transparent communication after medical error includes disclosing the mistake to the patient, discussing the event with colleagues, and reporting to the institution. Little is known about whether attitudes about these transparency practices are related. Understanding these relationships could inform educational and organizational strategies to promote transparency. METHODS: We analyzed responses of 3038 US and Canadian physicians to a medical error communication survey. We used bivariate correlations, principal components analysis, and linear regression to determine whether and how physician attitudes about transparent communication with patients, peers, and the institution after error were related. RESULTS: Physician attitudes about disclosing errors to patients, peers, and institutions were correlated (all P's < 0.001) and represented 2 principal components analysis factors, namely, communication with patients and communication with peers/institution. Predictors of attitudes supporting transparent communication with patients and peers/institution included female sex, US (vs Canadian) doctors, academic (vs private) practice, the belief that disclosure decreased likelihood of litigation, and the belief that system changes occur after error reporting. In addition, younger physicians, surgeons, and those with previous experience disclosing a serious error were more likely to agree with disclosure to patients. In comparison, doctors who believed that disclosure would decrease patient trust were less likely to agree with error disclosure to patients. Previous disclosure education was associated with attitudes supporting greater transparency with peers/institution. CONCLUSIONS: Physician attitudes about discussing errors with patients, colleagues, and institutions are related. Several predictors of transparency affect all 3 practices and are potentially modifiable by educational and institutional strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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