The development of ethical guidelines for telemedicine in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Telemedicine has the potential to assist in the provision of healthcare in South Africa (SA). This means of healthcare service provision involves patients, doctors and machines working together, with few constraints imposed by geography, or national or institutional boundaries. Although the practice is largely beneficial, certain legal and ethical challenges arise from the use of electronic healthcare services. Certain ethical challenges are identified as: the changing nature of the traditional doctor-patient relationship; standards of care; quality of care; privacy; confidentiality; data protection; accountability; liability; consent; record-keeping; data storage; and authentication. While various legal, regulatory and governance measures offer potential solutions and remedies for protection, ethical direction may be achieved through statutory bodies set up to promote and foster ethical compliance with normative healthcare standards. Recently, the Health Professions Council of SA (HPCSA) made an attempt to address the ethical issues by publishing a set of telemedicine guidelines. Despite this, issues around the practice of telemedicine remain unresolved. This article seeks to inform the development of a new ethical framework by addressing three distinct and relevant ethical issues: the fiduciary nature of healthcare and the changing nature of the doctor-patient relationship; privacy, confidentiality and the sensitivity of health data; and informed consent. It does so by proposing a broader and more nuanced solution to these ethical obstacles by identifying conceptual and operational difficulties within the existing HPCSA telemedicine guidelines, and advancing suggestions for reform. This speaks to a more highly integrated perspective that is culturally and contextually aware, and which affirms the need to strike a balance between individual rights protection and transformative, ethical, healthcare innovation.
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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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».