MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401454255 · doi:10.30770/2572-1852-110.2.14

Regulatory Body Perspectives on Complaints and Disciplinary Action Processes for Health Professionals

2024· article· en· W4401454255 sur OpenAlexaffabout
Ai-Leng Foong-Reichert, Sherilyn K. D. Houle, Kelly Grindrod

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Regulation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisciplineAction (physics)Health professionalsEngineering ethicsPsychologyPolitical scienceSociologyHealth careEngineeringSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:. Previous Canadian reviews of physician, pharmacist, and dentist disciplinary action have noted differences in discipline outcomes across professions and provinces. The objective of this study was to compare the disciplinary action process across provinces and professions, and to describe the perspectives of health professional regulatory bodies on the disciplinary action process.Methods:. Participation from medicine, pharmacy, nursing, and dentistry registrars or complaints directors from 10 Canadian provinces was sought. One-on-one, semi-structured interviews were conducted by telephone or video call.Results:. Nineteen interviews with regulators were conducted—8 pharmacy, 5 nursing, 5 medicine, and 1 dentistry. Complaints and discipline processes followed a similar overall pathway with some differences. Differences in process were largely due to differences in health regulation legislation and were noted across professions, across provinces, and within a province. Participants tended to be more aligned with regulators within their province rather than regulators of the same profession across the country.Conclusion:. To our knowledge, this paper is the first to describe Canadian health professional regulatory body perspectives on the complaints and discipline process. More research is needed to better understand the factors that affect discipline outcomes and to ultimately improve complaints and discipline processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,431 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical RegulationMême sujetInnovations in Medical EducationTravaux en français237 207