Half a Century of Wilson & Jungner: Reflections on the Governance of Population Screening
Notice bibliographique
Résumé
Background: In their landmark report on the “Principles and Practice of Screening for Disease” (1968), Wilson and Jungner noted that the practice of screening is just as important for securing beneficial outcomes and avoiding harms as the formulation of principles. Many jurisdictions have since established various kinds of “screening governance organizations” to provide oversight of screening practice. Yet to date there has been relatively little reflection on the nature and organization of screening governance itself, or on how different governance arrangements affect the way screening is implemented and perceived and the balance of benefits and harms it delivers. Methods: An international expert policy workshop convened by Sturdy, Miller and Hogarth. Results: While effective governance is essential to promote beneficial screening practices and avoid attendant harms, screening governance organizations face enduring challenges. These challenges are social and ethical as much as technical. Evidence-based adjudication of the benefits and harms of population screening must take account of factors that inform the production and interpretation of evidence, including the divergent professional, financial and personal commitments of stakeholders. Similarly, when planning and overseeing organized screening programs, screening governance organizations must persuade or compel multiple stakeholders to work together to a common end. Screening governance organizations in different jurisdictions vary widely in how they are constituted, how they relate to other interested organizations and actors, and what powers and authority they wield. Yet we know little about how these differences affect the way screening is implemented, and with what consequences. Conclusions: Systematic research into how screening governance is organized in different jurisdictions would facilitate policy learning to address enduring challenges. Even without such research, informal exchange and sharing of experiences between screening governance organizations can deliver invaluable insights into the social as well as the technical aspects of governance.
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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 | 0,037 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,045 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».