Failing Siracusa: governments' obligations to find the least restrictive options for tuberculosis control
Notice bibliographique
Résumé
One of the world's leading causes of death, tuberculosis (TB) remains a stigmatized and feared disease. Prevention, diagnosis, and adherence to TB treatment remain a challenge for many people, including migrants, those with alcohol and drug dependency, sex workers, people living with the human immunodeficiency virus, and individuals with disabilities. Low levels of TB treatment literacy and ignorance of transmission risks are common, and-along with inadequate funding for treatment support-contribute to patients' non-adherence to treatment. Recent cases involving the detention of individuals with TB in Kenyan and Canadian correctional facilities illustrate the circumstances under which individuals interrupt treatment and how health authorities seek restrictive measures to oversee and compel treatment. The legitimacy of restrictive measures is often defended by international public health authorities in relation to the non-binding Siracusa Principles. Yet in practice, as illustrated by examples from Kenya and Canada, government authorities and local laws sometimes do not fully meet, or entirely disregard, the requirements in the Siracusa Principles that restrictions on rights in the name of public health be strictly necessary and the least intrusive available to reach their objective. In addition, more specific standards are required at the international level to guide states' development and use of rights-restricting measures to address TB.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».