F.6 Cranial neurosurgery medicolegal cases in Canada: a ten-year analysis of Canadian Medical Protective Association (CMPA) data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurosurgery is a high-risk specialty with a low margin of error. We aim to assess the risk of neurosurgeons being involved in medicolegal cases in Canada. Methods: This retrospective descriptive study evaluated ten years (2012-2021) of closed legal cases, college cases, and hospital complaints against neurosurgeons with data from the CMPA. Included cases were cranial cases, VP shunts, or cases where a catheter or wire was inserted into the brain. Cases excluded angiography, radiation, ultrasound, or percutaneous procedures. Results: We identified 77 cases (66 urgent or emergent). Neurosurgeons had a significantly higher medicolegal risk than the CMPA surgeon membership, however lower risk compared to all physician specialties. Legal cases accounted for 69% with favourable outcomes in 52%. Forty-one cases involved post-operative complications and 16 cases involved VP shunts. Multiple surgeons or residents could be involved spanning age groups and years in practice. Thirty-four cases had a harmful incident, 41% of these severe. The majority of cases occurred at urban centers. The average case duration was 41 months. Conclusions: This study provides a recent medicolegal analysis of cranial neurosurgery in Canada. We identified areas of common complaints and hope the data can be used to mitigate risk surgical risk in the future.
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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 | 0,025 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».