Identifying High-Priority Ethical Challenges for Precision Emergency Medicine: Nominal Group Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Precision medicine promises to revolutionize health care by providing the right care to the right patient at the right time. However, the emergency department's unique mandate to treat "anyone, anywhere, anytime" creates critical tensions with precision medicine's requirements for comprehensive patient data and computational analysis. As emergency departments serve as health care's safety net and provide a growing proportion of acute care in America, identifying and addressing the ethical challenges of implementing precision medicine in this setting is crucial to prevent exacerbation of existing health care disparities. The rapid advancement of precision medicine technologies makes it imperative to understand these challenges before widespread implementation in emergency care settings. Objective: This study aimed to identify high priority ethical concerns facing the implementation of precision medicine in the emergency department. Methods: We conducted a qualitative study using a modified nominal group technique (NGT) with emergency physicians who had previous knowledge of precision medicine concepts. The NGT process consisted of four phases: (1) silent generation of ideas, (2) round-robin sharing of ideas, (3) structured discussion and clarification, and (4) thematic grouping of priorities. Participants represented diverse practice settings (county hospital, community hospital, academic center, and integrated managed care consortium) and subspecialties (education, ethics, pediatrics, diversity, equity, inclusion, and informatics) across various career stages from residents to late-career physicians. Results: A total of 12 emergency physicians identified 82 initial challenges during individual ideation, which were consolidated to 48 unique challenges after removing duplicates and combining related items. The average participant contributed 6.8 (SD 2.9) challenges. These challenges were organized into a framework with 3 themes: values, privacy, and justice. The framework identified the need to address these themes across 3 time points of the precision medicine process: acquisition of data, actualization in the care setting, and the after effects of its use. This systematic organization revealed interrelated concerns spanning from data collection and bias to implementation challenges and long-term consequences for health care equity. Conclusions: Our study developed a novel framework that maps critical ethical challenges across 3 domains (values, privacy, and justice) and 3 temporal stages of precision medicine implementation. This framework identifies high-priority areas for future research and policy development, particularly around data representation, privacy protection, and equitable access. Successfully addressing these challenges is essential to realize precision medicine's potential while preserving emergency medicine's core mission as health care's safety net.
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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 | 0,061 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».