Ethical issues in public health surveillance: a systematic qualitative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health surveillance is not ethically neutral and yet, ethics guidance and training for surveillance programmes is sparse. Development of ethics guidance should be based on comprehensive and transparently derived overviews of ethical issues and arguments. However, existing overviews on surveillance ethics are limited in scope and in how transparently they derived their results. Our objective was accordingly to provide an overview of ethical issues in public health surveillance; in addition, to list the arguments put forward with regards to arguably the most contested issue in surveillance, that is whether to obtain informed consent. METHODS: Ethical issues were defined based on principlism. We assumed an ethical issue to arise in surveillance when a relevant normative principle is not adequately considered or two principles come into conflict. We searched Pubmed and Google Books for relevant publications. We analysed and synthesized the data using qualitative content analysis. RESULTS: Our search strategy retrieved 525 references of which 83 were included in the analysis. We identified 86 distinct ethical issues arising in the different phases of the surveillance life-cycle. We further identified 20 distinct conditions that make it more or less justifiable to forego informed consent procedures. CONCLUSIONS: This is the first systematic qualitative review of ethical issues in public health surveillance resulting in a comprehensive ethics matrix that can inform guidelines, reports, strategy papers, and educational material and raise awareness among practitioners.
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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 | 0,101 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».