TRAINING NEEDS ASSESSMENT IN RESEARCH ETHICS EVALUATION AMONG RESEARCH ETHICS COMMITTEE MEMBERS IN THREE AFRICAN COUNTRIES: CAMEROON, MALI AND TANZANIA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As actors with the key responsibility for the protection of human research participants, Research Ethics Committees (RECs) need to be competent and well-resourced in order to fulfil their roles. Despite recent programs designed to strengthen RECs in Africa, much more needs to be accomplished before these committees can function optimally. OBJECTIVE: To assess training needs for biomedical research ethics evaluation among targeted countries. METHODS: Members of RECs operating in three targeted African countries were surveyed between August and November 2007. Before implementing the survey, ethical approvals were obtained from RECs in Switzerland, Cameroon, Mali and Tanzania. Data were collected using a semi-structured questionnaire in English and in French. RESULTS: A total of 74 respondents participated in the study. The participation rate was 68%. Seventy one percent of respondents reported having received some training in research ethics evaluation. This training was given by national institutions (31%) and international institutions (69%). Researchers and REC members were ranked as the top target audiences to be trained. Of 32 topics, the top five training priorities were: basic ethical principles, coverage of applicable laws and regulations, how to conduct ethics review, evaluating informed consent processes and the role of the REC. CONCLUSION: Although the majority of REC members in the targeted African countries had received training in ethics, they expressed a need for additional training. The results of this survey have been used to design a training program in research ethics evaluation that meets this need.
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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 | 0,084 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».