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Enregistrement W2046647420 · doi:10.1097/aln.0b013e3182475ebf

Association between Anesthesiologist Age and Litigation

2012· article· en· W2046647420 sur OpenAlexaffabout
Michael J. Tessler, Ian Shrier, Russell Steele

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmerican society of anesthesiologistsComplaintAnesthesiologyUnivariate analysisAge groupsMultivariate analysisAdverse effectDemographyInternal medicineSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: : The threat of being sued is a concern for many anesthesiologists. This paper asks whether litigation brought against anesthesiologists is associated with the age of the anesthesiologist. METHODS: : Institutional research ethics approval was granted. We obtained billing data for all procedures performed by specialist anesthesiologists stratified into three age groups (less than 51, 51-64, and 65 and older) from British Columbia, Quebec, and Ontario for the 10-yr period from Jan. 1, 1993 to Dec. 31, 2002. We also obtained all litigations (including disability weighted claims) handled by the Canadian Medical Protective Association during the same time period in which the Canadian Medical Protective Association experts considered the anesthesiologist cited to be at least partially responsible for the adverse event leading to the complaint. RESULTS: : In univariate analysis with the less than 51 age group as the reference category, the litigation rate ratio for the 51-64 age group was 1.14 (95% CI: 0.99-1.32) and for the 65 and older age group was 1.50 (95% CI: 1.14-1.97). Our analyses using disability weighted claims showed the 51-64 group to have 1.31 (95% CI: 0.95-1.80) and 65 and older group to have 1.94 (95% CI: 1.41-2.67) relative increase in disability compared to the less than 51 age group. CONCLUSIONS: : We found a higher frequency of litigation and a greater severity of injury in patients treated by anesthesiologists in the 65 and older group. The reasons for these findings should become an active field of research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
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)0,0070,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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