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Enregistrement W3089484050 · doi:10.1016/j.ijosm.2020.10.003

Duty of care in clinical education - Part 1

2020· article· en· W3089484050 sur OpenAlexfundno aff
Keri Moore

Notice bibliographique

RevueInternational journal of osteopathic medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Malpractice and Liability Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOvarian Cancer Canada
Mots-clésDutyMedicineArgument (complex analysis)AnalogyCompromiseLiabilityDuty of careSet (abstract data type)LegislationVulnerability (computing)Clinical PracticeEngineering ethicsMedical educationLawNursingEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discourse regarding the legal position of osteopathic clinical educators is scarce. The educator-patient-student relationship is complex and if not managed well may compromise patient and student safety. This doctrinal research paper explores how Australian Civil Liability Legislation may be applied during clinical education. The paper constitutes a thought experiment and uses reasoning by analogy, applied to a hypothetical problem scenario, set during an osteopathic student's clinical practice event for the purpose of exploring the educator's duty relationships and to tease-out possible acts or omissions that could potentially be used in an argument designed to establish a clinical educators breach of duty. The deliberations presented here illuminate the complex relationships and highlight situations in which a reasonable person may consider the clinical educator has provided poor supervision of the student's work with patients. This concept paper signposts the potential vulnerability of the patient and the student if supervision standards are not maintained and if appropriate clinical standards are not applied. Possible lines of arguments a patient may raise or a student may raise in a negligence case as well as possible defences the clinical educator may offer are presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,038
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,413 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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