ANALYSIS OF HEALTH WORKERS' PRACTICE NEGLIGENCE: REVIEW OF ETHICAL CODES AND LEGAL ASPECTS
Notice bibliographique
Résumé
Background. Healthcare professionals hold a unique ethical and legal responsibility for patient health, where negligence is considered a failure to maintain professional standards that can result in patient harm, leading to both ethical concerns and legal consequences. This study aimed to analyze health workers’ practice negligence to clarify ethical codes and legal concepts. Research method. This approach emphasizes review articles and normative studies, viewing law as a collection of written norms found in legislation, jurisprudence, and expert opinions. The study aims to conduct a normative analysis of the current, formally applicable legal framework, utilizing a statutory method to examine Law Number 17 of 2023, Law Number 29 of 2004, additional regulations from the Criminal Code, and relevant sectoral laws. Findings. The relationship between ethical norms and legal obligations in medical practice illustrates that ethical standards often precede legal frameworks by establishing professional expectations. Legal rules serve to enforce minimum care standards, protecting patients and practitioners. Negligence constitutes a breach of duty leading to harm, making health professionals liable under civil law for unlawful acts causing injury, thereby allowing patients to seek compensation. In Indonesia, health law defines legal obligations and penalties for negligence, with civil and criminal liabilities relevant in severe injury or death cases. Conclusion. The importance of clarity in legal standards to adjudicate malpractice claims. A key harmonization, when ethical and legal systems diverge, conflicts can arise, for instance, between respecting autonomy and mandated interventions. Ethical guidelines can help resolve these tensions, but cannot substitute for legal accountability.
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 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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».