A patient with epilepsy charged with kidnapping, unlawful confinement, and assault causing bodily harm after seizures: Deficiencies in the legal system
Notice bibliographique
Résumé
We report the rare case of a 34-year-old right-handed male who had drug-resistant epilepsy associated with a frontal cavernoma since the age of 13 who was convicted of criminal charges related to seizures. When he was 32 years old, he had a focal seizure with impaired awareness and then he tried to grab a 7-year-old girl who was in a car coming out from a dance class. He was arrested and taken to the police station. Later that day, the patient was being interrogated by a police officer when he had a hypermotor seizure at the end of the interview. He punched the policeman leading to multiple charges laid, including kidnapping, unlawful confinement, and assault causing bodily harm. He remained in jail for the next year and a half. During this time, he had epilepsy surgery for resection of the cavernoma. The patient was rendered seizure-free after resection of the cavernoma for one-year. Due to the occurrence of seizures before the alleged "kidnapping" and based upon his interview with the policeman, the patient was acquitted from all legal charges. We review available cases of non-homicidal criminality with a legal outcome in this article.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».