Risk Based Regulation in Quality Assurance: Selection of (and Benefits Experienced by) Registrants Undertaking Regulator-mandated Peer Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:. To identify risk and protective factors associated with physician performance in practice; to use this information to create a risk assessment scale; and, to test use of the risk assessment scale with a new population of assessed physicians.Design:. Physician assessments that were completed by community-based physicians between March 2016 and February 2022 (n =2708) were gathered to determine what professional characteristics and practice context factors were associated with poor peer practice assessment (PPA). The predictive capacity of the resulting model was then tested against a new sample of physician assessments completed between March 2022 and February 2023 (n =320).Results:. N=2401 physicians were eligible for inclusion in a logistic regression analysis, which resulted in an empirical model containing 11 variables that was able to account for 21.6% of the variance in the likelihood of receiving a poor PPA generated by the College of Physicians and Surgeons of British Columbia. The resulting model, when tested against 320 new cases, was able to predict good versus poor PPA performance with a sensitivity of 0.79 and specificity of 0.75. Not having undertaken peer review (OR=1.47) created a risk like that arising from a full decade passing since completion of medical school (OR=1.50).Conclusion:. In addition to being the largest known study of its type, this work builds on similar studies by demonstrating the capacity to use regulator-mandated peer review to empirically identify physicians who are at risk of substandard performance using factors that are safe from claims of violating Human Rights Codes; that emphasize modifiable aspects of practice; and that can be readily updated to account for change over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,061 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».