Medical Malpractice in Nerve Injury of the Upper Extremity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical malpractice accounts for more than $55 billion of annual health care costs. Updated malpractice risk to surgeons and physicians related to upper extremity peripheral nerve injury has not been published. Methods: A comprehensive database analysis of upper extremity nerve injury claims between 1995 and 2014 in the United States was conducted using the Medical Professional Liability Association Data Sharing Project, representing 24 major insurance companies. Results: Nerve injury in the upper extremity accounted for 614 (0.3%) malpractice claims (total of 188 323). Common presenting diagnoses included carpal tunnel syndrome (41%), upper extremity fractures (19%), and traumatic nerve injuries to the shoulder or upper limb (8%). Improper performance (49% of total claims) and claims without evidence of medical error (19%) were the most common malpractice suits. Orthopedic surgeons were the most frequently targeted specialists (42%). In all, 65% of nerve injury claims originated from operative procedures in a hospital, 59% of claims were dismissed or withdrawn prior to trial, and 30% resulted in settlements. Thirty-three percent of claims resulted in an indemnity payment to an injured party, with an average payout of $203 592 per successful suit. Only 8% of claims resulted in a completed trial and verdict, and verdicts were overwhelmingly in favor of the defendant (83%). Conclusions: Most malpractice claims from peripheral nerve injuries in the United States arise from the management of common diagnoses, occur in the operating room, and allege improper performance. Strategies to reduce malpractice risk should emphasize the management of common conditions and patient-physician communication.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».