Scarce resources, public health and professional care: the COVID-19 pandemic exacerbating bioethical conflicts — findings from global qualitative expert interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since spring 2020, the SARS-CoV-2 virus has spread worldwide, causing dramatic global consequences in terms of medical, care, economic, cultural and bioethical dimensions. Although the resulting conflicts initially appeared to be quite similar in most countries, a closer look reveals a country-specific intensification and differentiation of issues. Our study focused on understanding and highlighting bioethical conflicts that were triggered, exposed or intensified by the COVID-19 pandemic in low and middle-income countries (LMICs) and high-income countries (HICs). METHODS: We conducted qualitative interviews with 39 ethics experts from 34 countries (Argentina, Australia, Austria, Brazil, Canada, Colombia, Denmark, Ecuador, Ethiopia, France, Germany, India, Italy, Israel, Japan, Kyrgyzstan, Mexico, Nigeria, Oman, Pakistan, Paraguay, Poland, Romania, Russia, Singapore, South Korea, Spain, Sweden, South Africa, Tunisia, Türkiye, United-Kingdom, United States of America, Zambia) from November 2020 to March 2021. We analysed the interviews using qualitative content analysis. RESULTS: The scale of the bioethical challenges between countries differed, as did coping strategies for meeting these challenges. Data analysis focused on: a) Resource scarcity in clinical contexts: Scarcity of medical resources led to the need to prioritize the care of some COVID-19 patients in clinical settings globally. Because this entails the postponement of treatment for other patients, the possibility of serious present or future harm to deprioritized patients was identified as a relevant issue. b) Health literacy: The pandemic demonstrated the significance of health literacy and its influence on the effective implementation of health measures. c) Inequality and vulnerable groups: The pandemic highlighted the context-sensitivity and intersectionality of the vulnerabilities of women and children in LMICs and the aged in HICs. d) Conflicts surrounding healthcare professionals: The COVID-19 outbreak underscored the tough working conditions for nurses and other health professionals, raising awareness of the need for reform. CONCLUSION: The pandemic exposed pre-existing structural problems in LMICs and HICs. Without neglecting individual contextual factors in the observed countries, we created a mosaic of different voices of experts in bioethics across the globe, drawing attention to the need for international solidarity in the context of a global crisis.
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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 | 0,045 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».