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Enregistrement W3030164880 · doi:10.1080/14789949.2020.1772852

Independent assessors in contrast to treating physicians as expert witnesses in Canada: comparing duties and responsibilities

2020· article· en· W3030164880 sur OpenAlexaffabout
J. Waldman, Tyler Oswald, E. Elizabeth Johnson, Sarah Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Psychiatry and Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYPsychologyLegislationExpert opinionEstatePublic relationsSocial psychologyPolitical scienceMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In civil and criminal proceedings, there are factors inherent in the role of a treating physician such as advocacy and other duties owed the patient, in contrast to expert opinion provided by an independent assessor which is required to be objective. Misunderstanding or unawareness of the differences in treating versus expert physicians can lead to decision-makers relying on potentially biased information. Recent decisions in Canada have allowed for opinion evidence by treatment providers (Westerhoff v. Gee Estate), which seem to ignore the potential bias of the treatment provider. The lack of clarity by which decision-makers perceive the role of physician witnesses poses a significant issue for physicians, who must balance competing interests, equivocal processes and concerns regarding bias and conflict of interest when providing medical information to a decision-maker. This paper attempts to clarify the essential differences between information provided by a treating physician as opposed to an expert opinion provided by an independent consultant in Canada. Discussion around privacy legislation will be used to highlight some differences. It is hoped that a clearer understanding of the information the decision-makers are receiving will promote an improved understanding of that information and, subsequently, an improved decision-making process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,355 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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