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.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».