Pain and suffering disability index
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This report summarizes the increasing financial resources required to deal with personal injury tort cases and medical malpractice. The largest single component in personal injury torts is noneconomic damages, which encompasses 'pain and suffering' and punitive damage, the latter of which comprises only a small percentage. Overall, noneconomic damages account for 24% of the greater than US$250 billion spent annually on personal injury torts. RECENT FINDINGS: A pain and suffering disability index has been developed that quantifies the loss of life's value attributable to personal injury. Based upon time-tradeoff utility analysis, the value loss is predicated upon the values of people who have experienced the same degree of disability or injury as the plaintiff, only outside the courtroom environs. It is believed that the pain and suffering disability index will readily identify frivolous, personal injury torts, decrease the number of frivolous, personal injury torts, markedly decrease the variance of noneconomic tort settlements, facilitate the earlier settlement of personal injury tort cases, and decrease the proportion of personal injury tort cases progressing to jury trial. SUMMARY: The pain and suffering disability index is a novel instrument that quantifies the 'pain and suffering' associated with a personal injury tort according to the values of patients who have experienced a similar injury outside the courtroom environs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».