Using Tort Law to Secure Patient Dignity
Notice bibliographique
Résumé
The practice of using anesthetized patients to teach pelvic exams on female patients in university hospitals has been well documented for years. A 1992 study showed that 37 percent of U.S. and Canadian medical schools allowed students to use anesthetized women without their consent to learn how to perform pelvic exams. Anecdotal accounts in the U.S. confirm that men are not immune from such indignities. Although patients have been unable, thus, far to enforce their own interests and protect their dignity, the tort system may yet succeed in securing the right of patients to decide who touches their bodies and under what circumstances. Using tort law to secure patient dignity examines the theories of recovery available to those who have been the subject of unauthorized teaching exams. It evaluates a patient's likely success under theories of medical battery and malpractice, failure to obtain informed consent, and breach of fiduciary duty. It explores the obstacles to recovery and the arguments that will be raised by physicians and teaching hospitals in defense of this practice, and concludes that the tort system may be the most effective vehicle to redress the unauthorized use of patients' bodies as teaching tools and to curb this practice.
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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 | 0,017 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,034 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».