Mapping ethical, legal, and social implications (ELSI) of preimplantation genetic testing (PGT)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Preimplantation Genetic Testing (PGT) has attracted considerable ethical, legal, and social scrutiny, but academic debate often fails to reflect clinical realities. METHODS: Addressing this disconnect, a review of 506 articles from 1999 to 2019 across humanities and social sciences was conducted to synthesize the Ethical, Legal, and Social Implications (ELSI) of PGT. This review mined PubMed, WoS, and Scopus databases, using both MeSH terms and keywords to map out the research terrain. RESULTS: The findings reveal a tenfold increase in global research output on PGT's ELSI from 1999 to 2019, signifying rising interest and concern. Despite heightened theoretical discourse on selecting "optimal" offspring, such practices were scarcely reported in clinical environments. Conversely, critical issues like PGT funding and familial impacts remain underexplored. Notably, 86% of the ELSI literature originates from just 12 countries, pointing to a research concentration. CONCLUSION: This review underscores an urgent need for ELSI research to align more closely with clinical practice, promoting collaborations among ethicists, clinicians, policymakers, and economists. Such efforts are essential for grounding debates in practical relevance, ultimately steering PGT towards ethical integrity, societal acceptance, and equitable access, aiming to harmonize PGT research with real-world clinical concerns, enhancing the relevance and impact of future ethical discussions.
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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 | 0,052 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».