Medical Error Disclosure in Healthcare – The Scene across Canada
Notice bibliographique
Résumé
The quality of healthcare is an emerging concern worldwide. Despite the advancement in the medical field, adverse events resulting from medical errors are relatively common in healthcare systems. Disclosure of an adverse event is an important element in managing the consequences of a medical error. We have previously reviewed and compared various disclosure policies that are in practice in Canada and around the globe to analyze the progress made in this area and suggested a non-punitive, “no-fault” model for reporting medical errors. The purpose of this study was to review and compare the disclosure policies implemented by individual health authorities across the Canadian provinces and territories. We evaluated each policy based on the inclusion of the following key points: Apology, avoidance of blame, avoidance of speculation, immediate disclosure, patient support, provider support, provider training, team-based approach, accessibility, and documentation. The clinical significance of the study was to evaluate various health authorities’ policies of disclosure and report a practice model for medical error disclosure across Canada. The three top parameters found within the disclosure policies include an apology or expression of regret, a team-based approach and documentation of disclosure, all three averaging at 98% respectively across the provinces and territories. The bottom two parameters found within the disclosure policies include provider training and accessibility of disclosure policy through the health authorities’ website, both averaging at 34% respectively. We believe healthcare providers' top priority should be correcting flaws in the medical system and protecting patients' health. Despite the obstacles, physicians should seek to disclose medical errors to patients and their families on both ethical and pragmatic grounds. We believe that the disclosure policies can provide framework and guidelines for appropriate disclosure, which can lead to improved quality care and practices that are more transparent. We suggest that disclosure practice can be improved by creating a uniform policy, centered on honest disclosure and addressing errors in a non-punitive manner.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 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 ».