Guidance for considering ethical, legal, and social issues in health technology assessment: Application to genetic screening
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES AND METHODS: Many authors have argued that ethical, legal, and social issues ("ELSIs") should be explicitly integrated into health technology assessment (HTA), yet doing so poses challenges. This discussion may be particularly salient for technologies viewed as ethically complex, such as genetic screening. Here we provide a brief overview of contemporary discussions of the issues from the HTA literature. We then describe key existing policy evaluation frameworks in the fields of disease screening and public health genomics. Finally, we map the insights from the HTA literature to the policy evaluation frameworks, with discussion of the implications for HTA in genetic screening. RESULTS AND CONCLUSIONS: A critical discussion in the HTA literature considers the definition of ELSIs in HTA, highlighting the importance of thinking beyond ELSIs as impacts of technology. Existing HTA guidance on integrating ELSIs relates to three broad approaches: literature synthesis, involvement of experts, and consideration of stakeholder values. The thirteen key policy evaluation frameworks relating to disease screening and public health genomics identified a range of ELSIs relevant to genetic screening. Beyond straightforward impacts of screening, these ELSIs require consideration of factors such as the social and political context surrounding policy decisions. The three broad approaches to addressing ELSIs described above are apparent in the screening/genomics literatures. In integrating these findings we suggest that the method chosen for addressing ELSIs in HTA for genetic screening may determine which ELSIs are prioritized; and that an important challenge is the lack of guidance for evaluating such methods.
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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 | 0,571 | 0,640 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,046 |
| Communication savante | 0,031 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,070 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».