Perils and possibilities of health exception laws: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Forty-seven of the 203 countries with abortion laws detailed by the Center for Reproductive Rights have a health exception (HE) clause, inconsistent in both wording and implementation, even within countries. This narrative review sought to determine the understanding and implementation of the legally permissible HE in different countries, or states, to provide clarification and guidance for strategies that will maximize permitted access to safe abortion within the law and avoid undue delays that harm the lives and health of women and their families. A multimethod approach was used. The literature search for countries with HE laws, including physical, mental, and social health, and exceptions for threat to life, rape, incest, and fetal anomaly, returned sparse results. The review of emblematic cases that had reached regional courts on the grounds of human rights violation for failure to obtain legal abortion under the country's HE clause included some examples qualifying on multiple grounds. We interviewed 15 physician advocates from 14 countries about use of the HE in their countries. Informants from Latin America interpreted the HE to refer to physical, psychological, and social health. HE laws are common but confusing, with significant opportunities to improve access through clarification and implementation. Where multiple grounds permit ending a pregnancy, the least onerous exception for the patient is the most ethical. Examples of progress in Colombia and Ghana demonstrate successful approaches to broader HE implementation.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».