The Likelihood That Remedial Continuing Medical Education (CME) Reduces Disciplinary Recidivism Among Physicians
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: State medical boards are charged through their medical practice acts to regulate physician practice and, when necessary, discipline physicians for incompetent or inappropriate behavior. Boards often authorize remedial continuing medical education (CME) as part of a disciplinary action; however, it is unclear how effective remedial CME is in reducing the likelihood of physicians receiving additional discipline. This study examined the relationship between physicians who were required to complete remedial CME as part of their first discipline by state medical boards and the likelihood of additional discipline. METHOD: The national-level sample included 4,061 MD-physicians whose first discipline included license restrictions, probation, or other conditions imposed by state medical boards between 2011 and 2015. A multivariate logistic regression model examined whether physicians required to complete remedial CME as part of their first discipline were less likely to receive additional discipline by boards within 5 years. RESULTS: Of the 4,061 physicians, 36% (n = 1,449) were required to complete remedial CME as part of their first discipline, and 35% (n = 1,426) received additional discipline within 5 years. After accounting for other factors, physicians who were required to complete remedial CME as part of their first discipline by boards were less likely to receive additional discipline (odds ratio, 0.597; 95% confidence interval, 0.513-0.696; P < .001) within 5 years compared to physicians who were not required to complete remedial CME. CONCLUSIONS: Findings support remedial CME as a means to help reduce physician disciplinary recidivism in certain circumstances. Physicians required to complete remedial CME as part of their first discipline were less likely to receive additional discipline by state medical boards within 5 years.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».