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Enregistrement W3087670152 · doi:10.1111/medu.14374

The medico‐legal helpline: A content analysis of postgraduate medical trainee advice calls

2020· article· en· W3087670152 sur OpenAlexaffabout
Allan McDougall, Joanna Zaslow, Cathy Zhang, Qian Yang, Janet Nuth, Ellen Tsai, Shirley Lee, Guylaine Lefebvre, Lisa A. Calder

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensOttawa HospitalCanadian Medical Protective AssociationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiabilityConfidentialityLegal adviceContent analysisMedicineCurriculumFamily medicineContext (archaeology)PopulationMedical educationPsychologyPublic relationsPolitical scienceLawPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Available literature exploring medical liability and postgraduate medical education consistently posits that postgraduate trainees worry about their exposure to medico-legal liability. This assumption has formed the basis for research and curriculum development. OBJECTIVES: The aim of this study was to describe the encounters that lead physicians-in-training to seek external medico-legal guidance. We sought to provide empirical evidence on trends and themes related to medico-legal advice requests from physicians-in-training. METHODS: Our primary dataset consisted of records of calls from physicians-in-training to the medico-legal helpline of the Canadian Medical Protective Association (CMPA), a national mutual defence organisation providing medico-legal advice and liability protection for over 95% of Canada's physicians. We conducted a trend analysis of the frequency of calls for advice over 10 years from physician-in-training compared with non-trainee physicians. Furthermore, we performed a content analysis of calls made over the most recent 2 years (2016-2017) to elucidate the concerns that led to trainees seeking medico-legal advice. RESULTS: The 10-year trend analysis revealed that the annual growth in the number of physician-in-training advice calls (8.8%) exceeded other CMPA physician groups and was in excess of trainee population growth over the same period. The content analysis identified four core themes: managing confidential information, complex care situations, academic matters and patient safety incidents. CONCLUSIONS: Our findings indicate that trainees are asking questions about their medico-legal liability with increasing frequency. This study contributes new evidence on the issues that lead to trainees seeking help. We believe that understanding trainees' medico-legal advice requests will support medical educators to tailor quality improvement education to learners' needs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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