L’accès à l’information et le droit à la santé : La transparence des essais cliniques comme une obligation dans le contexte des droits de l’Homme (Access to Information and the Right to Health: Transparency of Clinical Trials as a Human Rights Obligation)
Notice bibliographique
Résumé
This chapter is a short version in French of an article published in the American Journal of Law and Medicine (http://ssrn.com/abstract=1932436). The chapter discusses why access to information related to clinical drug trials can be qualified as a fundamental component of the right to health. This approach rejoins the claim of authors who characterize clinical drug trials as public goods. Yet, it offers also a legal and moral basis for the immediate implementation of transparency measures, regardless of more fundamental reform of drug regulation. Framing access to clinical trials data as a component of the right to health offers strong support against the argument that transparency measures may violate international trade obligations related to data secrecy and provides a basis for claiming that states have a duty to implement such measures. The paper first provides a detailed overview of the historical development of clinical trials and results reporting registries. It then analyzes the arguments invoked against mandatory trial registration and results reporting, zooming in on claims based on data secrecy obligations under TRIPS and TRIPS Plus agreements. The paper explores why registries can generally be justified under public interest exceptions in international trade agreements and how the existence of data exclusivity regimes already provides protection against ‘unfair commercial use’ of clinical trials data. In the final section of the paper, the implementation of clinical trial and results reporting registries is situated in the context of the right to health. This not only promotes individual empowerment in requesting access to relevant health information, but also suggests that states have a duty to develop reliable and publicly accountable information systems. Such systems should enable independent medical research groups and civil society in general to contribute meaningfully to publicly accountable medical research and health product development.
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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 | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,031 |
| Communication savante | 0,027 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».