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Enregistrement W6966387955 · doi:10.48336/ncw2-1w46

Duty to warn for genetic testing: the importance of understanding harm when practically applying The president's commission standards of disclosure

2021· article· en· W6966387955 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmDuty to warnDilemmaObligationMistakeDutyConfidentialityHealth careFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of genetics is unique as test results reveal information about multiple individuals. When a hereditary condition is identified, healthcare professionals face an ethical dilemma between their duty of confidentiality toward their patients and their moral obligation to warn relatives of possible harm. The standards developed by The 1983 President's Commission1 guide healthcare professionals with this decision-making process. This thesis will argue that these standards of disclosure are defensible in the face of common criticisms of genetic information disclosure and are a good guide for health care professionals challenged with this ethical dilemma. However, there are challenges when practically applying these standards because of the standards’ reliance on the notion of harm. Harm is complex, and when using the standards, we must distinguish between a harmful action and a wrongful action. This thesis will argue that this distinction must be made when practically applying these standards to avoid a mistake in our understanding of the situation. An improper understanding would result in a moral dilemma as the rights of another would be infringed upon in an unjustified manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,182
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,291
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1820,291
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,066
Communication savante0,0290,026
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0330,040
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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