Obligation towards medical errors disclosure at a tertiary care hospital in Dubai, UAE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study aimed to identify healthcare providers' obligation towards medical errors disclosure as well as to study the association between the severity of the medical error and the intention to disclose the error to the patients and their families. DESIGN: A cross-sectional study design was followed to identify the magnitude of disclosure among healthcare providers in different departments at a randomly selected tertiary care hospital in Dubai. SETTING AND PARTICIPANTS: The total sample size accounted for 106 respondents. Data were collected using a questionnaire composed of two sections namely; demographic variables of the respondents and a section which included variables relevant to medical error disclosure. RESULTS: Statistical analysis yielded significant association between the obligation to disclose medical errors with male healthcare providers (X2 = 5.1), and being a physician (X2 = 19.3). Obligation towards medical errors disclosure was significantly associated with those healthcare providers who had not committed any medical errors during the past year (X2 = 9.8), and any type of medical error regardless the cause, extent of harm (X2 = 8.7). Variables included in the binary logistic regression model were; status (Exp β (Physician) = 0.39, 95% CI 0.16-0.97), gender (Exp β (Male) = 4.81, 95% CI 1.84-12.54), and medical errors during the last year (Exp β (None) = 2.11, 95% CI 0.6-2.3). CONCLUSION: Education and training of physicians about disclosure conversations needs to start as early as medical school. Like the training in other competencies required of physicians, education in communicating about medical errors could help reduce physicians' apprehension and make them more comfortable with disclosure conversations.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».