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Enregistrement W4238155960 · doi:10.30770/2572-1852-107.3.3

From the Editor

2021· article· en· W4238155960 sur OpenAlexaboutno aff
Heidi M. Koenig

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)SanctionsWrongdoingRelevance (law)Public relationsPolitical scienceState (computer science)Order (exchange)BusinessLaw and economicsLawComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GENERAL COLIN POWELL’S ADVICE about preparation and learning from failure has strong implications for the medical regulatory community, which relies on a combination of forward-thinking and backward-reflecting as it constantly seeks to adapt and evolve in order to protect the public in a changing environment for medicine. When General Powell died recently of complications from COVID-19, he left behind a legacy of forthrightness, transparency and learning from his mistakes. We medical regulators would do well to keep his words in mind as we seek to achieve the delicate balance between sanctioning physicians and, at the same time, making it possible for them to go on with their careers — when appropriate — following such sanctions. This requires carefully evaluating the circumstances that lead to regulatory violations or other issues that regulators must contend with — and then doing our best to prevent them from happening again. Physicians, too, must follow this model, as state boards display transparency about the sanctions imposed against them and make efforts to allow them to continue to practice — under the strong expectation that they will have learned from their mistakes and the process of being disciplined. In this issue of JMR we feature three articles with relevance to learning from mistakes of the past while preparing for the future. In “Protecting Patients from Egregious Wrongdoing by Physicians: Consensus Recommendations from State Medical Board Members and Staff” (page 5) we are offered a list of strategies that state medical boards could employ now to strengthen current patient protections going forward — gleaned from interviews with U.S. regulatory leaders. In “Exploring Health Professional Criminality and Competence Using the Case of Canadian Health Care Serial Killer Elizabeth Wettlaufer” (page 19) we learn the disturbing details of an infamous killing spree in long-term care homes and how failures of communication between regulators, health care employers and others contributed to a tragic — but avoidable — outcome. And in “Expecting the Unexpected: How Regulators Can Prepare for Serious Events” (page 28) leaders from the International Association of Medical Regulatory Authorities outline steps that medical regulators should be considering as they find themselves increasingly dealing with pandemics, climate crises and other formidable threats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3160,195

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,409 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2021
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