Defensive medicine among neurosurgeons in the Netherlands: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In defensive medicine, practice is motivated by legal rather than medical reasons. Previous studies have analyzed the correlation between perceived medico-legal risk and defensive behavior among neurosurgeons in the United States, Canada, and South Africa, but not yet in Europe. The aim of this study is to explore perceived liability burdens and self-reported defensive behaviors among neurosurgeons in the Netherlands and compare their practices with their non-European counterparts. METHODS: A survey was sent to 136 neurosurgeons. The survey included questions from several domains: surgeon characteristics, patient demographics, type of practice, surgeon liability profile, policy coverage, defensive practices, and perception of the liability environment. Survey responses were analyzed and summarized. RESULTS: Forty-five neurosurgeons filled out the questionnaire (response rate of 33.1%). Almost half (n = 20) reported paying less than 5% of their income to annual malpractice premiums. Nearly all respondents view their insurance premiums as a minor or no burden (n = 42) and are confident that in their coverage is sufficient (n = 41). Most neurosurgeons (n = 38) do not see patients as "potential lawsuits". CONCLUSIONS: Relative to their American peers, Dutch neurosurgeons view their insurance premiums as less burdensome, their patients as a smaller legal threat, and their practice as less risky in general. They are sued less often and engage in fewer defensive behaviors than their non-European counterparts. The medico-legal climate in the Netherlands may contribute to this difference.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».