Comments and Reflections on Ethics in Screening for Biomarkers of Prenatal Alcohol Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Early identification of and intervention for fetal alcohol spectrum disorder (FASD) has been shown to optimize outcomes for affected individuals. Detecting biomarkers of prenatal alcohol exposure (PAE) in neonates may assist in the identification of children at risk of FASD enabling targeted early interventions. Despite these potential benefits, complicated ethical issues arise in screening for biomarkers of PAE and these must be addressed prior to the implementation of screening programs. Here, we identify and comment, based on a North American perspective, on concerns raised in the current ethical, social, and legal literature related to meconium screening for PAE. Major ethical concerns revolve around the targeting of populations for PAE screening, consent and respect for persons, stigma and participation rates, the cost-benefit analysis of a screening program, consequences of false-positive and false-negative test results, confidentiality and appropriate follow-up to positive screen results, and the use of screen results for criminal prosecution. We identify gaps in the literature on screening for PAE, most notably related to a lack of stakeholder perspectives (e.g., parents, healthcare providers) about screening and the ethical challenges it presents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».