Sexual dysfunction damages: A legal database review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Procedural specialties are at higher risk for malpractice claims than non-procedural specialties. Previous studies have examined common damages and malpractice lawsuits resulting from specific procedures. Our goal was to analyze urological interventions that led to sexual dysfunction (SD) claims. METHODS: The Casetext legal research platform was queried using search terms for medical malpractice and common men's health procedures between 1993 and 2020. In total, 236 cases were found, and 21 cases met the inclusion criteria: malpractice cases against a urologist or urology group, clearly stated legal outcome, and allegation of sexual dysfunction from an intervention that directly caused damages. RESULTS: A total of 42 damages were cited in 21 lawsuits. The top three damages claimed were erectile dysfunction (ED) (14/42, 33.3%), genital pain syndrome (7/42, 16.7%), and urinary incontinence (5/42, 11.9%). The most commonly cited treatments were urinary catheter placement or removal (3/21, 14.3%), robotic-assisted laparoscopic radical prostatectomy (RALP) (3/21, 14.3%), circumcision (3/21, 14.3%), and penile implant (3/21, 14.3%). In 19 of 21 suits (90.4%), the outcome favored the defendant. Two cases favored the plaintiff: penile implant (failure to prove the patient was permanently, organically impotent prior to the procedure; missed urethral injury at time of surgery, $300 000) and vasectomy (damage to vasculature resulting in loss of testicle, $300 000). CONCLUSIONS: Most suspected malpractice cases resulting in SD favored the defendant urologist. Interestingly, urinary catheter placement is as likely to result in litigation as other operative interventions, such as RALP, inflatable penile prosthesis, and circumcision. It is possible that thorough preoperative counselling and increased responsiveness to patients' postoperative concerns may have avoided litigation in several cases.
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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 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».