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Enregistrement W2769255645 · doi:10.71781/1075

Le refus de traitement en procréation médicalement assistée au Québec

2016· dissertation· fr· W2769255645 sur OpenAlexaboutno aff
Tierry Morel-Laforce

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

D’une juridiction à l’autre, les modèles législatifs encadrant la procréation médicalement assistée (PMA) diffèrent, allant de l’absence de directives nationales à des agences réglementaires supervisant les cliniques de fertilité. De 2010 à 2015, le Québec finançait les services de PMA pour ses résidents sans définir de critères d’accessibilité. Alors que l’adoption de critères d’accessibilité représente un défi éthique complexe, les candidats souhaitant obtenir des services de PMA peuvent être confrontés à un refus par des professionnels sur la base d’une évaluation subjective. Déterminer les critères présentement utilisés par les professionnels en l’absence de directives législatives peut éclaircir les décisions difficiles auxquelles ils font face quotidiennement. Un tel travail peut aussi informer la réflexion éthique quant à l’étude normative de directives dans ce domaine. La présente étude décrit les critères d’accessibilité utilisés par les professionnels travaillant dans des cliniques de fertilité, privées ou publiques, au Québec. Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées avec quatre médecins et quatre psychologues. Une recension des écrits a permis de regrouper les critères reportés dans la littérature selon leurs similitudes, puis d’analyser les entrevues selon ces regroupements. De façon générale, les professionnels du Québec utilisent des critères similaires à ceux des professionnels d’autres pays, mais des critères non recensés dans la littérature ont aussi été utilisés par les participants. Les critères utilisés les plus communs étaient la relation conjugale, l’état de santé mentale ainsi que l’âge des candidats. Une découverte importante est que les professionnels n’utilisaient pas un seul critère pour refuser un candidat, mais plutôt une combinaison de facteurs en tenant compte de son contexte de vie. Une autre découverte intéressante est l’utilisation du « rejet temporaire », c’est-à-dire le report des traitements à un meilleur moment pour les candidats selon le professionnel. Les entrevues ont permis de déterminer que les professionnels agissent en tant que gatekeepers et doivent souvent prendre des décisions qui dépassent l’évaluation clinique en se basant sur un jugement personnel. Ce rôle n’est pas facile et les participants ont exprimé des doutes et des remises en question de leurs propres décisions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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