The ageing surgeon: a qualitative study of expert opinions on assuring performance and supporting safe career transitions among older surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unlike some other safety critical professions, there is no mandatory age of retirement for doctors, including surgeons. Medical regulators in Australia are implementing additional checks on doctors from the age of 70. We describe expert opinions on assuring performance and supporting career transitions among older surgeons. METHODS: In this qualitative study, experts in four countries were purposively selected for their expertise in surgical governance. Experts responded to interviews (Australia, New Zealand and UK) or a survey (Canada). A tiered framework of interventions was developed by integrating findings with previous literature and responsive regulation theory. RESULTS: 52 experts participated. Participants valued the contribution of senior surgeons, while acknowledging that age-related changes can affect performance. Participants perceived that identity, relationships and finances influence retirement decisions. Experts were divided on the need for age-specific testing, with some favouring whole-of-career approaches to assuring safe care. A lack of validated tools for assessing performance of older surgeons was highlighted. Participants identified three options for addressing performance concerns-remediate, restrict or retire-and emphasised the need for co-ordinated and timely responses. CONCLUSION: Experts perceive the need for a staged approach to assessing the performance of older surgeons and tailoring interventions. Most older surgeons are seen to make decisions around career transitions with self-awareness and concern for patient safety. Some older surgeons may benefit from additional guidance and support from employers and professional colleges. A few poorly performing older surgeons, who are recalcitrant or lack insight, require regulatory action to protect patient safety. Developing robust processes to assess performance, remediate deficits and adjust scopes of practice could help to support safe career transitions at any age.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».