The COVID-19 pandemic and organ donation and transplantation: ethical issues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had a significant impact on the health system worldwide. The organ and tissue donation and transplantation (OTDT) system is no exception and has had to face ethical challenges related to the pandemic, such as risks of infection and resource allocation. In this setting, many Canadian transplant programs halted their activities during the first wave of the pandemic. METHOD: To inform future ethical guidelines related to the COVID-19 pandemic or other public health emergencies of international concern, we conducted a literature review to summarize the ethical issues. RESULTS: This literature review identified three categories of ethical challenges. The first one describes the general ethical issues and challenges reported by OTDT organizations and transplantation programs, such as risks of COVID-19 transmission and infection to transplant recipients and healthcare professionals during the transplant process, risk of patient waitlist mortality or further resource strain where transplant procedures have been delayed or halted, and resource allocation. The second category describes ethical challenges related to informed consent in the context of uncertainty and virtual consent. Finally, the third category describes ethical issues related to organ allocation, such as social considerations in selecting transplant candidates. CONCLUSION: This literature review highlights the salient ethical issues related to OTDT during the current COVID-19 pandemic. As medical and scientific knowledge about COVID-19 increases, the uncertainties related to this disease will decrease and the associated ethical issues will continue to evolve.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».