Disclosing Adverse Events to Patients: International Norms and Trends
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is a growing expectation in health systems around the world that patients will be fully informed when adverse events occur. However, current disclosure practices often fall short of this expectation. METHODS: We reviewed trends in policy and practice in 5 countries with extensive experience with adverse event disclosure: the United States, the United Kingdom, Canada, New Zealand, and Australia. RESULTS: We identified 5 themes that reflect key challenges to disclosure: (1) the challenge of putting policy into large-scale practice, (2) the conflict between patient safety theory and patient expectations, (3) the conflict between legal privilege for quality improvement and open disclosure, (4) the challenge of aligning open disclosure with liability compensation, and (5) the challenge of measurement related to disclosure. CONCLUSIONS: Potential solutions include health worker education coupled with incentives to embed policy into practice, better communication about approaches beyond the punitive, legislation that allows both disclosure to patients and quality improvement protection for institutions, apology protection for providers, comprehensive disclosure programs that include patient compensation, delinking of patient compensation from regulatory scrutiny of disclosing physicians, legal and contractual requirements for disclosure, and better measurement of its occurrence and quality. A longer-term solution involves educating the public and health care workers about patient safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».