Perspectives of Canadian Oocyte Donors and \nRecipients on Donor Compensation and the \nEstablishment of a Personal Health Information \nRegistry
Notice bibliographique
Résumé
We report the views of 33 women who were involved in an altruistic \noocyte donation program about provisions under Canada’s Assisted \nHuman Reproduction Act 2004 to prohibit donor compensation and \nto establish a Personal Health Information Registry. The participants \nhad been either donors of oocytes to a recipient known to them (15) \nor recipients of such donation (18) through services provided by a \nclinic in a large Canadian city, and they each participated in a semistructured \nface-to-face or telephone interview. Among the 15 donor \nparticipants, seven were friends of the recipient, six were sisters, one \nwas a niece of the recipient, and one donor donated twice, once to \nher sister and once to a friend. In eight cases the donor and recipient \nparticipated in interviews independently. At the time of interview, 11 \nof the 25 separate cases had resulted in a live birth and one in an \nongoing pregnancy, so that “successful” and “unsuccessful” donations \nwere equally represented among participants. While divergent \nviews were reported among and between donors and recipients on \nan altruistic model versus a compensated model of donation, most \nparticipants largely endorsed the establishment of a personal health \ninformation registry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».