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Enregistrement W2530534243

Vaccine-Related Injuries: Why Canada Needs to Adopt a No-Fault Compensation Scheme in Light of the New H1N1 Vaccine

2010· article· en· W2530534243 sur OpenAlexaffvenueabout
Erin Fowler

Notice bibliographique

RevueDalhousie journal of legal studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicVaccinationGovernment (linguistics)ImmunizationDamagesHuman mortality from H5N1TortPublic healthMedicinePolitical scienceVirologyLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyLiabilityDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On June 11, 2009, the World Health Organization (“WHO”) declared the H1N1 influenza a pandemic. H1N1 is a strain of the influenza virus that, in the past, usually only affected pigs. In the spring of 2009, it emerged in people in North America. This is a new strain of influenza, and because humans have little to no natural immunity to this virus, it can cause serious and widespread illness. As of November 1, 2009, there were more than 440 000 laboratory-confirmed worldwide cases of pandemic influenza H1N1 and over 6000 deaths reported to WHO. In late October, the H1N1 vaccine was approved for rollout across Canada. Since then, Canadians lined up en masse across the provinces and territories to receive the vaccine. This was in part due to the strong urging by the Government of Canada for every Canadian to receive the vaccine. Despite the advantages of wide-scale immunization, there is a significant drawback – many people who receive vaccines each year suffer adverse effects. Despite this fact, Quebec is the only province in Canada that currently has a plan to compensate people who may be injured by vaccinations. For the majority of Canadians, the only recourse when injured by a vaccine is to go through the tort system. By requiring individuals to proceed through the tort system (i.e.: having to prove someone was at fault for causing the injury), many people who have a severe reaction from a vaccine are left with no remedy. This article urges more jurisdictions in Canada to adopt a no-fault compensation scheme for vaccine-related injuries. It will explore how vaccine-related injuries are currently covered under medical malpractice and manufacturer liability schemes, and the reasons why many believe that medical malpractice approaches should be retained in their entirety. In contrast to these beliefs, this article will address how a no-fault system would prove to be an adequate and efficient means of compensating individuals who have been injured by vaccines. This argument will be advanced by looking at how other jurisdictions have implemented no- fault compensation for vaccine-related injuries. Finally, this article will address why it is essential for Canada to adopt this new compensation system as soon as possible in order to address the needs of citizens who may be injured by the new H1N1 vaccine.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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