Notice bibliographique
Résumé
The issue of health professionals facing criminal charges of manslaughter or criminal negligence causing death or grievous bodily harm as a result of alleged negligence in their professional practice was thrown into stark relief by the recent acquittal of four physicians accused of mismanaging Canada’s blood system in the early 1980s. Stories like these, as well as international reports detailing an increase in the numbers of physicians being charged with (and in some cases convicted of) serious criminal offences as the result of alleged negligence in their professional practice, have resulted in some anxiety about the apparent increase in the incidence of such charges and their appropriateness in the healthcare context. Whilst research has focused on the incidence, nature and appropriateness of criminal charges against health professionals, particularly physicians, for alleged negligence in their professional practice in the United Kingdom, the United States, Japan, and New Zealand, the Canadian context has yet to be examined. This article examines the Canadian context and how the criminal law is used to regulate the negligent acts or omissions of a health care professional in the course of their professional practice. It also assesses the appropriateness of such use. It is important at this point to state that the analysis in this article does not focus on those, fortunately few, cases where a health professional has intentionally killed his or her patients but rather when patients’ deaths or grievous injuries were allegedly as a result of that health professional’s negligent acts or omissions when providing health services to that patient.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».