L'adoption d'un régime d'indemnisation sans égard à la faute en faveur des victimes d'infections nosocomiales, et pourquoi pas?
Bibliographic record
Abstract
Phénomène à haute prévalence dans le monde entier, les infections acquises au cours de la prestation de soins de santé constituent une menace importante pour la santé publique. Il s’agit d’une réalité inéluctable du système de santé qui touche de nombreuses victimes en les affectant de dommages variés. Fruit d’une interaction complexe entre divers facteurs, ces infections représentent un lourd fardeau pour les victimes comme pour la société, tant au plan physique, mental et financier. Bien que les infections nosocomiales semblent être au cœur des préoccupations des autorités sanitaires québécoises, l’indemnisation des victimes demeure problématique. Actuellement, l’indemnisation se fait via le régime traditionnel de responsabilité civile mais nombreux sont les obstacles auxquels font face les patients désirant obtenir compensation. Les règles classiques s’avèrent difficiles d’application dans un contexte où la source de l’infection est souvent inconnue et les facteurs ayant pu contribuer à son développement sont multiples. Face à cette problématique et à l’insatisfaction ressentie, certaines juridictions étrangères ont reconnu le caractère inadapté du régime traditionnel et ont implanté un régime d’indemnisation sans égard à la faute dans l’espoir d’améliorer le sort des victimes. Le Québec a opté pour la même solution dans divers domaines, tels que les accidents automobiles et la vaccination. Ce mémoire propose une étude approfondie de l’opportunité d’adopter, en droit québécois, un régime d’indemnisation sans égard à la faute bénéficiant aux victimes d’infections nosocomiales. L’objectif de ce projet est de faire une esquisse des caractéristiques assurant l’efficacité et la viabilité d’un tel régime.
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 | 0.012 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".