A Systematic Review of Surrogacy in Policy and Practice: Fragmented Commissioning, Global Inequities, and the Case for Evidence-Based Reform (KATHERINE Project)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Surrogacy is a rapidly evolving area of reproductive health that spans ethical, legal, clinical, and societal dimensions. Policies governing surrogacy vary widely across countries, shaping access to services, safeguarding measures, and the protection of women and children. While some nations permit regulated altruistic or commercial surrogacy, others impose outright bans, creating global disparities and driving reproductive travel. This review examined publicly available surrogacy policies and guidance, with a focus on commissioning decisions, operational processes, and international cross-border complexities. Methods: Following PRISMA guidelines, a systematic search publicly accessible English-language surrogacy policies and guidance documents were identified through a comprehensive search of health service commissioning bodies, government agencies, and professional organisations. Thematic analysis was conducted to explore policy scope, legal frameworks, safeguarding procedures, and international variation. Policies were then compared to assess areas of convergence and divergence across global settings. Results: Globally, surrogacy regulation is highly fragmented. In Europe, most countries prohibit commercial surrogacy and, in some cases, altruistic arrangements, while nations such as the UK, Ireland, and Greece allow tightly controlled altruistic surrogacy. North America shows a patchwork approach, with some US states and Canada permitting altruistic or compensated arrangements under varying levels of regulation. In Asia, historical hubs such as India and Thailand have shifted from permissive commercial surrogacy to restrictive altruistic-only models following concerns over exploitation. Africa remains largely unregulated, except for South Africa’s comprehensive legal framework. Across settings, recurrent themes included safeguarding concerns, ethical debates over exploitation versus autonomy, and challenges in determining legal parentage and nationality. Cross-border arrangements amplify these complexities, often leaving children stateless or without clear legal protections. Conclusion: The absence of harmonised frameworks perpetuates inequities in women’s health and cross-border surrogacy, often exposing individuals to financial, legal, and health risks. These challenges underscore the urgent need for evidence-based policies and fairer, more equitable approaches to surrogacy.
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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 | 0,081 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».