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医学生对顺性别与跨性别女性子宫移植态度的差异研究:一项观察性调查
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年07月08日 来源:BMC Medical Education 2.7
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本研究针对子宫移植(UTx)在顺性别(cisgender)和跨性别(transgender)女性中的伦理争议,通过调查医学院学生对该技术合法性、资金支持及良心反对(conscientious objection)的态度差异。结果显示72%受访者支持医生基于任何性别身份的良心反对权,但仅14%会个人反对所有UTx,且女性受访者对不同性别患者的态度一致性(CC=0.939)显著高于男性(CC=0.558),揭示了未来临床实践中潜在的伦理分歧。
子宫移植(UTx)作为治疗绝对子宫因素不孕症(AUFI)的革命性技术,自2016年美国克利夫兰诊所首例成功以来,已逐渐成为生殖医学领域的新焦点。然而,这项技术背后隐藏着复杂的伦理争议——当2013年《蒙特利尔标准》仍将受体限定为"遗传女性"时,动物模型研究已证实UTx在跨性别女性中的可行性。更耐人寻味的是,94%的跨性别女性认为妊娠能力将强化其女性身份认同,而88%的接受子宫切除的跨性别男性愿意捐赠器官。这种技术突破与伦理规范之间的张力,使得UTx成为检验医疗平等与性别认知的试金石。
为探究未来医疗从业者的态度倾向,Oakland University William Beaumont医学院的研究团队Brandon J.Kim、Deidre Hurse和Abram Brummett开展了一项开创性研究。他们采用在线匿名问卷,对2023-2024学年在校医学生进行横断面调查,通过四组配对问题(采用4级Likert量表)比较对顺性别与跨性别女性UTx的态度差异,并运用Fisher精确检验和Spearman相关性分析数据。研究特别关注政府资金支持、临床可行性及良心反对等核心争议点。
研究方法凸显三个关键设计:首先,通过配对问题设计(如Q5法律支持/Q6资金支持)直接比较对两类人群的态度差异;其次,采用4级Likert量表(强烈反对-强烈支持)量化态度强度;最后,通过Spearman相关系数(CC)分析不同性别受访者的回答一致性。样本来自单一医学院66名有效受访者,涵盖多元的政治倾向(43.9%民主党)和宗教背景(37.9%无宗教信仰),确保了观点的多样性。
【Legality of UTx-Question 5】数据显示对UTx合法化的支持存在显著差异:90.9%支持顺性别女性合法化,而跨性别女性支持率降至74.2%。16.7%的受访者表现出选择性支持,仅赞同顺性别女性的UTx合法化。自由回答揭示反对者主要质疑"将女性身份与子宫持有等同"的伦理逻辑,有受访者直言这属于"截肢认同障碍"范畴。
【Government funding on UTx research- Question 6】政府资金支持方面,83.1%支持顺性别研究,跨性别研究支持率为72.3%。10.8%的受访者表现出差异化立场,支持前者而反对后者。值得注意的是,有反对者将UTx研究资金与"健康肢体切除手术"相类比,反映出对非治疗性医疗干预的根本性质疑。
【Ability for clinicians to conscientiously object to UTx-Question 7】关于良心反对权,75%支持医生对顺性别案例行使该权利,跨性别案例支持率达76.6%。但22.7%的受访者完全反对任何良心反对,认为这违背医疗中立原则。支持者多强调"非紧急手术应保留拒绝权",但需确保转诊机制。
【Willingness to conscientiously object to UTx-Question 8】实际操作意愿呈现更大分歧:85.7%不愿反对顺性别案例,而跨性别案例反对率升至23.8%。9.5%的受访者表现出条件性反对,仅拒绝参与跨性别UTx。有反对者提出"修复缺陷器官与提供服务存在本质区别"的伦理区分。
讨论部分深入剖析了两个核心争议:技术层面,UTx对跨性别女性仍属实验阶段,其风险-收益比尚未明确;伦理层面,选择性反对是否构成"恶意歧视"取决于对医学目的的理解——是坚持"以健康为中心"(pathocentric)还是"以福祉为中心"(salutogenic)的哲学立场。研究特别指出女性受访者态度一致性显著高于男性(CC 0.939 vs 0.558),暗示性别因素可能影响临床决策的客观性。
这项发表在《BMC Medical Education》的研究具有双重启示:实践层面,预示未来UTx临床应用可能面临来自医疗从业者的差异化阻力;理论层面,为医学伦理教育提供了鲜活的争议案例。研究者建议,在UTx技术成熟前,需建立更完善的伦理评估框架,以区分合理医疗判断与潜在偏见。随着性别确认手术的发展,这项研究为理解新兴生殖技术的社会接受度提供了关键基线数据。
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