Defensive medicine in neurosurgery: the Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT Recent studies have examined the impact of perceived medicolegal risk and compared how this perception impacts defensive practices within the US. To date, there have been no published data on the practice of defensive medicine among neurosurgeons in Canada. METHODS An online survey containing 44 questions was sent to 170 Canadian neurosurgeons and used to measure Canadian neurosurgeons' perception of liability risk and their practice of defensive medicine. The survey included questions on the following domains: surgeon demographics, patient characteristics, type of physician practice, surgeon liability profile, policy coverage, defensive behaviors, and perception of the liability environment. Survey responses were analyzed and summarized using counts and percentages. RESULTS A total of 75 neurosurgeons completed the survey, achieving an overall response rate of 44.1%. Over one-third (36.5%) of Canadian neurosurgeons paid less than $5000 for insurance annually. The majority (87%) of Canadian neurosurgeons felt confident with their insurance coverage, and 60% reported that they rarely felt the need to practice defensive medicine. The majority of the respondents reported that the perceived medicolegal risk environment has no bearing on their preferred practice location. Only 1 in 5 respondent Canadian neurosurgeons (21.8%) reported viewing patients as a potential lawsuit. Only 4.9% of respondents would have selected a different career based on current medicolegal risk factors, and only 4.1% view the cost of annual malpractice insurance as a major burden. CONCLUSIONS Canadian neurosurgeons perceive their medicolegal risk environment as more favorable and their patients as less likely to sue than their counterparts in the US do. Overall, Canadian neurosurgeons engage in fewer defensive medical behaviors than previously reported in the US.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».