Behavioural factors associated with fear of litigation as a driver for the increased use of caesarean sections: a scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the behavioural drivers of fear of litigation among healthcare providers influencing caesarean section (CS) rates. DESIGN: Scoping review. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, Scopus and WHO Global Index (1 January 2001 to 9 March 2022). DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data were extracted using a form specifically designed for this review and we conducted content analysis using textual coding for relevant themes. We used the WHO principles for the adoption of a behavioural science perspective in public health developed by the WHO Technical Advisory Group for Behavioural Sciences and Insights to organise and analyse the findings. We used a narrative approach to summarise the findings. RESULTS: We screened 2968 citations and 56 were included. Reviewed articles did not use a standard measure of influence of fear of litigation on provider's behaviour. None of the studies used a clear theoretical framework to discuss the behavioural drivers of fear of litigation. We identified 12 drivers under the three domains of the WHO principles: (1) cognitive drivers: availability bias, ambiguity aversion, relative risk bias, commission bias and loss aversion bias; (2) social and cultural drivers: patient pressure, social norms and blame culture and (3) environmental drivers: legal, insurance, medical and professional, and media. Cognitive biases were the most discussed drivers of fear of litigation, followed by legal environment and patient pressure. CONCLUSIONS: Despite the lack of consensus on a definition or measurement, we found that fear of litigation as a driver for rising CS rates results from a complex interaction between cognitive, social and environmental drivers. Many of our findings were transferable across geographical and practice settings. Behavioural interventions that consider these drivers are crucial to address the fear of litigation as part of strategies to reduce CS.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle