Perceptions of Medical Errors in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the print news media's coverage of sentinel events involving cancer patients. METHODS: Using LexisNexis, we identified English-language newspaper articles covering medical errors in cancer care between January 1, 2000, and December 31, 2010. Articles were coded for 3 major themes using a standardized abstraction instrument: narrative statements and point of view most prominently represented, attribution of blame, and orientation toward patient safety. We also abstracted country where the newspaper was published, type of error event, and extent of patient harm. RESULTS: We analyzed 64 articles from 37 print newspaper syndications that circulated in 6 countries/regions. Reports of medical errors rarely were framed from the point of view of a safety expert or the responsible clinician (13% and 3%, respectively) compared with the patient and legal points of view (both 30%). Articles held individual clinicians (41%) and hospital systems (28%) responsible for most errors. Four in 10 articles failed to present medical errors as "systems" problems. Article perspective varied considerably by country, with 53% of articles from the UK and 63% from Australia and New Zealand judged as negatively slanted compared with 14% in the United States and Canada. CONCLUSIONS: In reports of medical errors involving cancer patients, the news media regularly blame individual clinicians for mistakes and fail to present a systems-based understanding of these events.
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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 | 0,005 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».