Dissecting Medical Litigation: An Analysis of Canadian Legal Cases in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Plastic surgeons are more likely to face medical litigation, compared to other specialists. Although this has been previously studied in other countries, there is a paucity of data regarding legal medical cases within Canada. The goal of this study was to compile and analyze all medical litigations in plastic surgery in Canada and identify themes associated them. Methods: A systematic search of the 2 largest Canadian online legal databases, LexisNexis Canada and WestLawNext Canada, was conducted to retrieve all legal medical cases against plastic surgeons in Canadian courts. Quantitative and qualitative analyses were performed to dissect the characteristics of plastic surgery litigation in Canada. Results: A total of 105 legal cases were included in this analysis, including 81 lawsuits and 24 appeals. The preponderance of cases was related to breast surgeries (47.0%), followed by head and neck surgeries (18.1%), with 76.5% being related to cosmetic surgery; 64.2% were ruled in favour of the surgeon. The lack of preoperative informed consent was highly associated with a final ruling in favour of the patient ( P < .0001). The average monetary value of damages awarded was $61 076. There was no significant difference in monetary value between cosmetic and reconstructive cases. Conclusion: The majority of medical litigation in plastic surgery in Canada is associated with cosmetic surgeries, most commonly of the breast. Lack of informed consent is associated with judicial rulings in favour of patients. By understanding the themes underlying these legal cases, we hope to highlight the main issues that lead to litigation in plastic surgery.
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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 | 0,012 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».