Apology after medical errors: a qualitative vignette study:Medical errors: impact of apology and admission on the resolution and compensation of claims
Notice bibliographique
Résumé
Studies investigating the impact of apologies and admission of responsibility for medical errors have been primarily observational, making it hard to attach a causal effect to the admission of responsibility and apologies. Second, most research on the settlement of medical malpractice cases were conducted in the US, with its particular litigation laws and culture. In this multi-jurisdictional study, we investigate the impact of apology and admission of responsibility on preferred resolution and compensation of claims. Employing a vignette design, we examine, among a sample of 327 respondents from 10 different countries, whether admission and apology by the doctor impact respondents' preference for resolution through a civil court case, mediation or a disciplinary board, as well as preferred damages for pain and suffering. Admission and apology by the physician in the vignette did not impact respondents' preference for settlement through a civil court case or mediation, nor did it affect the amount respondents found suitable compensation for pains and damages. We perceived the absence of an apology as particularly aggravating. Thematic analysis of open answers reveals that the impact of admission and apology differs for the three resolution modes and is often contextual and conditional. Future (vignette) studies should investigate whether different cases of medical errors yield similar results and whether more knowledgeable or experienced respondents (such as lawyers) would have other preferences and arguments.
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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 | 0,018 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».