L'encadrement éthique de l'innovation chirurgicale : une revue systématique des arguments présentés dans la littérature normative en bioéthique
Bibliographic record
Abstract
L’innovation est le moteur du progrès médical. En chirurgie, elle se trouve à cheval entre la recherche et la pratique clinique. Malgré sa contribution à l’amélioration des soins cliniques, l’innovation chirurgicale demeure une activité risquée. En plus des dangers inhérents à la chirurgie, l’innovation chirurgicale comporte le risque d’amplifier les conflits d’intérêts, de fragiliser la compétence chirurgicale et d’introduire d’importantes incertitudes scientifiques, mettant en péril le bien-être et l’autonomie des patients. Malgré ces défis éthiques importants, contrairement à la recherche clinique qui est assujettie à un cadre réglementaire strict, il n’existe aucun encadrement éthique formel spécifique à l’innovation chirurgicale menée dans le contexte des soins cliniques au Canada. Pour pallier ce manque d’encadrement éthique, de nombreuses propositions ont vu le jour, du statu quo à l’encadrement réglementaire, en passant par les comités dédiés à l’évaluation ad hoc des innovations chirurgicales. Afin d’en déterminer la pertinence, nous avons analysé l’argumentation entourant ces diverses propositions par le biais d’une revue systématique des arguments présentés dans la littérature normative portant sur l’éthique de l’innovation chirurgicale. Ce faisant, nous avons relevé trois préoccupations majeures qui orientent le débat sur l’encadrement éthique de l’innovation chirurgicale, à savoir 1) la nature de l’innovation chirurgicale, 2) la protection des patients et de leur autonomie, ainsi que 3) des considérations pragmatiques concernant les mécanismes d’encadrement. Selon notre analyse des arguments, en règle générale, aucune perspective n’est avancée de manière particulièrement convaincante. En effet, en l’absence de définitions ou de taxonomie claires, et compte tenu du manque de données probantes sur les dangers de l’innovation chirurgicale et sur l’efficacité des mécanismes d’encadrement proposés, nous concluons qu’il demeure difficile de trancher sur la question de l’encadrement éthique de l’innovation chirurgicale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.066 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.073 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.022 |
| Open science | 0.004 | 0.010 |
| Research integrity | 0.012 | 0.017 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".