Mon patient comprend-il ce que je m’apprête à faire? Bref survol de la loi sur le consentement éclairé
Bibliographic record
Abstract
Cet article a été préparé et rédigé par l'équipe juridique de la Healthcare Professionals Insurance Alliance du BMS Group chez Gowling WLG (Canada) LLP (Gowlings).Les membres de l'ACO qui participent au programme d'assurance responsabilité civile et professionnelle ont droit à 30 minutes de services pro bono et inclusifs de Gowlings en cas de poursuite pour responsabilité professionnelle.Gowlings est l'un des cabinets juridiques les plus importants et les mieux cotés au Canada dans les domaines de la défense médicale et de la responsabilité professionnelle.Mon patient comprend-il ce que je m'apprête à faire?Bref survol de la loi sur le consentement éclairé « Si j'avais su que cela pouvait m'arriver, je n'aurais jamais consenti à l'opération.» Les avocats des professionnels de la santé ont entendu ce commentaire d'innombrables fois.Dans les affaires médico-légales, les patients allèguent souvent qu'ils n'ont pas donné leur consentement éclairé à une intervention qui a fini par leur causer des lésions ou y a contribué.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".