Overdiagnosis, ethics, and trolley problems: why factors other than outcomes matter-an essay
Notice bibliographique
Résumé
In February 2014, the non-governmental Swiss Medical Board recommended that mammography programmes in Switzerland may eventually be closed down because they might not deliver more benefits than harms. In the resulting uproar the board was accused of being "unethical." Controversy about mammography has persisted in the UK, US, Canada, and elsewhere, and disputes about overdiagnosis exist in prostate cancer, chronic kidney disease, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), and many other conditions. People concerned about overdiagnosis are compelled by evidence of harms outweighing benefits. But not everyone is equally compelled. This may be because of disagreements over the evidence, conflicts of interest, or cognitive biases. Another possible cause of disagreement is that some people may not think that benefits and harms are the most important consideration. This contrast, between people who think outcomes are what matters most and people who disagree, is central to the discipline of ethics. It is a crucial difference between utilitarian ethicists and non-consequentialist ethicists. Broadly, utilitarians think that, given several options, we should choose the one that produces the best overall outcome (the most utility among the whole group of affected people), ensuring that each person counts equally in the calculation. Non-consequentialists don't consider outcomes to be so important: other ethical concerns, such as rights, duties, or respect for people's dignity or autonomy, matter more.
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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 | 0,035 | 0,058 |
| 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 | 0,051 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».