Assessing informed consent in medical malpractice cases associated with different surgical fields referring to Tehran's Commission of Forensic Medicine, 2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing the number of complaints against medical staff emphasizes the need for physicians to be more familiar with legal issues before and during providing medical services to the patient. Signing the informed consent form before medical practices and informing the patient of all possible outcomes can cause mental health and better collaboration of patients as well as increase the physician's self-confidence to provide better services. The current study aimed at determining the status of standard informed consent in medical cases related to different surgical fields referring to Tehran's Commission of Forensic Medicine during the first quarter of 2017. Materials and Methods: In the current descriptive, cross-sectional study, the cases of medical malpractice related to different surgical fields referring to Tehran's Commission of Forensic Medicine in the first quarter of 2017 were investigated. Data were analyzed with SPSS version 16. Results: In the current study, 124 cases of complaints against the medical staff of the surgical fields were examined. Based on the obtained data, the age and specialty of physicians, faculty status, and type of treatment center were effective in obtaining standard informed consent, and the highest percentage of allegations against the charge was related to cases attempted to obtain informed consent. Conclusion: Obtaining the standard consent can significantly improve the patient-physician relationships and reduce the rate of medical malpractice complaints.
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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 | 0,010 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».