Notice bibliographique
Résumé
Medical errors and medical cultureThere is no easy way around taking responsibility for mistakesEditor-The case commented on by Singer, Wu, Fazel, and McMillan is chilling in that the patient died in pain and suffering, and in the way it was handled by the senior attending physician-swept under the carpet, information falsified, and given a high minded sort of dismissal with "let this be a lesson." 1 That is almost obscene.The commentaries addressed most of the important points except discussing the fear of litigation and the fact that there are no easy answers when it comes to making mistakes.That needs to be said outright lest someone, especially someone in training who is less experienced, think that admitting a mistake stops at quality control or sharing responsibility, and that there is then some way around the difficult task of actually taking responsibility for the mistake.Within the culture of medicine and even more broadly in modern society there seems to be a drive for finding the easy way out.In this case there is none, and it needs to be made very clear that this is a defining moment in the life of a physician with regard to integrity and professionalism.That must be included in the discussion of how a supervising physician deals with a trainee who has made a mistake, which was relayed with such insight and sensitivity by Wu.
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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 | 0,010 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».