Defensive Medicine in Neurosurgery: The Sub-Saharan Africa Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This study investigates the prevalence and determinants of defensive medicine among neurosurgeons in Sub-Saharan Africa (SSA). It examines how economic, cultural, and legal factors unique to SSA influence these practices, providing insights to guide regional policy-making and medical education. METHODS: A cross-sectional survey of 71 neurosurgeons in SSA was conducted via WhatsApp, LinkedIn, and conferences. The questionnaire, adapted to the SSA context from a Canadian study, explored demographics, practice types, liability profiles, defensive behaviors, and perceptions of the medicolegal environment. Data were analyzed using descriptive statistics in R software. RESULTS: Among 71 respondents, 91.5% were men, and 29.6% were undergoing residency or fellowship training. All respondents reported engaging in at least 1 defensive medical behavior, with varying degrees of frequency. Common strategies included patient discussions (24.2%) and specialist referrals (16.7%). Economic and resource limitations constrained practices such as ordering imaging (17.5%) and prescribing medications (10.8%). Despite perceived medicolegal risks, 93% of participants reported no lawsuits in the past 3 years. CONCLUSION: Defensive medicine among neurosurgeons in SSA is less prevalent and intense than in high-income regions. Unique economic constraints, cultural norms, and weaker legal pressures limit defensive behaviors. These findings highlight the need for context-specific policies and educational strategies to balance medicolegal risk management with resource limitations in SSA.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».