The medico‐legal helpline: A content analysis of postgraduate medical trainee advice calls
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».