Medico-Legal Complaints Against Dermatologists: Data From the Canadian Medical Protective Association, 2013 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medico-legal complaints against physicians are a significant source of anxiety and could be associated with defensive medical practices that may correlate with poor patient outcomes. Little is known about patient concerns brought to regulatory bodies and courts against dermatologists in Canada. OBJECTIVE: To characterize factors contributing to medico-legal complaints brought against dermatologists in Canada. METHODS: The Canadian Medical Protective Association (CMPA) repository was queried for all closed cases involving dermatologists over the past decade. Aggregate, anonymized data was reviewed and case outcomes, patient harm, and contributing factors were extracted. RESULTS: Nearly one-fifth of all dermatologists who are CMPA members have been named in at least one medico-legal case between 2013 to 2022. A total of 396 civil-legal actions or College complaint cases involving dermatologists were closed at the CMPA during this timeframe. The most common patient allegations were deficient assessment (34%), diagnostic error (28%), and unprofessional manner (22%). Nearly half of patients experienced a harmful event, the majority of which were asymptomatic or mild. The most frequently identified contributing factors related to providers were poor clinical decision making (n = 73), lack of situational awareness (n = 67), and conduct and boundary issues (n = 59). Team factors included a breakdown of communication with patients (n = 124). CONCLUSIONS: Improved communication with patients for informed consent, treatment plans, clinical follow-up, and documentation of thorough clinical patient assessments can improve patient satisfaction and health outcomes, and mitigate dermatologists' medico-legal risk.
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 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 | 0,010 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».