Improved hospital safety performance and reduced medicolegal risk: an ecological study using 2 Canadian databases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few empirical studies have validated the relation between medicolegal risk and hospital patient safety performance. We sought to determine whether there was a relation between in-hospital patient safety events and medicolegal cases involving Canadian physicians. METHODS: In this ecological study, we used Poisson regression to compare data from the Canadian Institute for Health Information's Discharge Abstract Database and the database of the Canadian Medical Protective Association (CMPA) of medicolegal cases over 10 years (2005/06 to 2014/15). We identified incidents and cases based on 15 Agency for Healthcare Research and Quality patient safety indicators within the Canadian Institute for Health Information and CMPA data sets. We performed subgroup analyses for obstetrical and surgical cases. RESULTS: = 15 180) (parameter estimate 1.15, 95% confidence interval [CI] 0.4 to 1.9). This association suggests that, on average, a 10% decrease in events would correspond to a decrease of 11% in medicolegal cases. The degree of positive association varied by practice type, with obstetrics (97 982 patient safety indicator events, 865 cases) showing a 25% decrease in medicolegal cases for every 10% decrease in events (parameter estimate 2.9, 95% CI 0.5 to 5.3) and surgery (168 886 patient safety indicator events, 4568 cases) showing a decrease of 9% for every 10% decrease in events (parameter estimate 0.9, 95% CI 0.2 to 1.7). INTERPRETATION: The statistically significant positive association between patient safety indicator events and medicolegal cases quantifies a relation between patient safety and physician medicolegal risk in Canadian hospitals. This suggests new, practical uses for both medicolegal and patient safety indicator data in system-level quality-improvement efforts.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».