Clinical Intelligence for Mass Tort Litigation
Idioma: inglés
Editorial: Lexcura Summit, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Mass tort litigation is built on a premise that sounds simple and turns out to be extraordinarily difficult to execute: many people were harmed by the same exposure, in similar ways, and their claims can be pursued together with more efficiency and leverage than any one of them could achieve alone. The premise is sound. The execution is where firms struggle - because 'similar' is doing an enormous amount of work in that sentence, and the only way to know whether a given claimant's case is truly similar is to read the medical record with the same rigor a solo practitioner would bring to a single, career-defining case.Most firms cannot do that at scale - not because they lack competence, but because the traditional model of medical record review was never built for the volumes mass tort litigation now produces.Clinical Intelligence for Mass Tort Litigation introduces the discipline that closes that gap. It is not a faster way to summarize medical records, and it is not simply an outsourced review service. It is a structured methodology, built on seven analytical pillars, for determining - claimant by claimant, and across an entire portfolio - what the medical evidence actually supports.Inside, you'll find: - The seven-pillar Clinical Intelligence Model: record integrity, baseline profiling, imaging analysis, timeline reconstruction, standard of care review, regulatory and compliance overlay, and causation mapping.- A tiered review system for applying that model across a portfolio of thousands, so a firm's most expensive resources go only where the evidence says they're needed.- The economics of Clinical Intelligence, translated into the language firm leadership and litigation funders use.- Litigation strategy connecting the methodology to bellwether selection, discovery, expert referral, settlement, and defense-vulnerability analysis.- Operationalizing Clinical Intelligence at enterprise scale, including where artificial intelligence belongs in a clinically governed review process - and where it doesn't.- Part VIII, From Clinical Finding to Litigation Decision: a dedicated, attorney-facing section, including a mandatory Attorney Decision Matrix, a treatment of general versus specific causation, evidence admissibility under FRE 702/703 and Daubert, and a complete twenty-step worked example following one claimant from intake through final attorney decision.- Twenty-one appendices, built to be used directly, not read once and set aside.- Five composite claimant examples, woven throughout the book.Written for attorneys, clinical reviewers, legal nurse consultants, healthcare experts, litigation teams, and claims administrators.Because behind every claimant number is an individual medical story. And that story deserves to be understood before a legal conclusion is reached.…
N° de ref. del artículo 9798997307974
- Título
- Clinical Intelligence for Mass Tort Litigation
- Autor
- Michelle Carroll
- Editorial
- Lexcura Summit
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798997307974
- Peso del artículo
- 500 gramos
- Dimensiones
- 235x157x15 mm
Mass tort litigation is built on a premise that sounds simple and turns out to be extraordinarily difficult to execute: many people were harmed by the same exposure, in similar ways, and their claims can be pursued together with more efficiency and leverage than any one of them could achieve alone. The premise is sound. The execution is where firms struggle - because "similar" is doing an enormous amount of work in that sentence, and the only way to know whether a given claimant's case is truly similar is to read the medical record with the same rigor a solo practitioner would bring to a single, career-defining case.
Most firms cannot do that at scale - not because they lack competence, but because the traditional model of medical record review was never built for the volumes mass tort litigation now produces.
Clinical Intelligence for Mass Tort Litigation introduces the discipline that closes that gap. It is not a faster way to summarize medical records, and it is not simply an outsourced review service. It is a structured methodology, built on seven analytical pillars, for determining - claimant by claimant, and across an entire portfolio - what the medical evidence actually supports.
Inside, you'll find:
- The seven-pillar Clinical Intelligence Model: record integrity, baseline profiling, imaging analysis, timeline reconstruction, standard of care review, regulatory and compliance overlay, and causation mapping.
- A tiered review system for applying that model across a portfolio of thousands, so a firm's most expensive resources go only where the evidence says they're needed.
- The economics of Clinical Intelligence, translated into the language firm leadership and litigation funders use.
- Litigation strategy connecting the methodology to bellwether selection, discovery, expert referral, settlement, and defense-vulnerability analysis.
- Operationalizing Clinical Intelligence at enterprise scale, including where artificial intelligence belongs in a clinically governed review process - and where it doesn't.
- Part VIII, From Clinical Finding to Litigation Decision: a dedicated, attorney-facing section, including a mandatory Attorney Decision Matrix, a treatment of general versus specific causation, evidence admissibility under FRE 702/703 and Daubert, and a complete twenty-step worked example following one claimant from intake through final attorney decision.
- Twenty-one appendices, built to be used directly, not read once and set aside.
- Five composite claimant examples, woven throughout the book.
Written for attorneys, clinical reviewers, legal nurse consultants, healthcare experts, litigation teams, and claims administrators.
Because behind every claimant number is an individual medical story. And that story deserves to be understood before a legal conclusion is reached.
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