Anesthesiology airway-related medicolegal cases from the Canadian Medical Protection Association
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We analyzed closed civil legal cases in 2007-2016 from the Canadian Medical Protective Association (CMPA) involving specialist anesthesiologists where airway management was the central concern. METHODS: We included all airway-related civil legal cases involving specialist anesthesiologists that closed from 2007 to 2016. The following variables were abstracted by CMPA medical analysts: clinical context, peer expert opinions of contributing factors, and patient and legal outcomes. RESULTS: We found 46 of the 406 (11%) closed cases involving anesthesiologists to be airway-related. Twenty-six cases (57%) involved elective surgery and 31 patients (67%) were categorized as American Society of Anesthesiologists physical status III. Twenty-five cases (54%) occurred outside the operating room (e.g., postanesthesia care unit, intensive care unit, or other satellite locations). In 19 (42%) cases, there was at least one predictor of a difficult airway. Peer experts identified judgement failures in 30 cases (65%), most commonly inadequate airway evaluation. In 30 cases (65%), the patient died or had a permanent brain injury. The medicolegal outcome favoured the patient in 27 (59%) cases, with a median [interquartile range] payment of 422,845 [257,637-935,673] CAD. CONCLUSIONS: Severe patient harm is common when airway management is the focus of a CMPA medicolegal complaint involving anesthesiologists. Patients were otherwise typically low risk cases presenting for elective surgery. Failure to assess or to change management based on the airway exam or encountered difficulty were the most common errors. Our findings support the continued need for adoption, adherence, and practice of guidelines for anticipated and unanticipated difficult airway management for every patient encounter.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».