Ethical Considerations in Biobanks: How a Public Health Ethics Perspective Sheds New Light on Old Controversies
Notice bibliographique
Résumé
Biobanks, collections of biospecimens with or without linked medical data, have increased dramatically in number in the last two decades. Their potential power to identify the underlying mechanisms of both rare and common disease has catalyzed their proliferation in the academic, medical, and private sectors. Despite demonstrated public support of biobanks, some within the academic, governmental, and public realms have also expressed cautions associated with the ethical, legal, and social (ELSI) implications of biobanks. These issues include concerns related to the privacy and confidentiality of data; return of results and incidental findings to participants; data sharing and secondary use of samples; informed consent mechanisms; ownership of specimens; and benefit sharing (i.e., the distribution of financial or other assets that result from the research). Such apprehensions become amplified as more researchers seek to pursue national and cross-border collaborations between biobanks. This paper provides an overview of two of the most contentious topics in biobank literature - informed consent and return of individual research results or incidental findings - and explores how a public health ethics lens may help to shed new light on how these issues may be best approached and managed. Doing so also demonstrates the important role that genetic counselors can play in the ongoing discussion of ethically appropriate biobank recruitment and management strategies, as well as identifies important areas of ongoing empirical research on these unresolved topics.
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 | 0,017 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».