Between a rock and a hard place: the incommensurate ethics of emotionally-related living organ donation
Notice bibliographique
Résumé
At the end of 2007, over 71,000 candidates in the United States were awaiting a kidney transplant. That same year, 16,622 kidney transplants took place [1]. The growing shortage of organs in the face of escalating need has placed pressure on transplant centers to accept organs from voluntary living donors. Emotionally- related living organ donation (ERLOD) is becoming increasingly common. In ERLOD, donors and recipients are genetically unrelated but linked by close emotional ties. In the case of kidney transplants, ERLOD achieved over 90% success rates after only one year [2]. However, the significant need and efficacy of this practice are not sufficient for its justification; this program must also be ethically acceptable [3]. Living organ donation in general raises concerns regarding the acceptable standards of medical practice and ERLOD in particular poses unique challenges. This article examines, within a clinical care framework, the ethical concerns surrounding ERLOD and why these concerns may be difficult to reconcile from this perspective alone. Discussion may benefit from using the ethical framework of clinical research in adjunction with the clinical care framework to offer a more flexible scope of analysis.
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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 | 0,031 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,087 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».