MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1720075563

The criminalisation of medical mistakes in Canada: a review.

2008· article· en· W1720075563 sur OpenAlexaboutno aff
Fiona McDonald

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcquittalContext (archaeology)HarmHealth careCriminologyMedicineLawCriminal lawPsychologyPolitical scienceHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetMedical Malpractice and Liability IssuesTravaux en français237 207