Ethics review as a component of institutional approval for a multicentre continuous quality improvement project: the investigator's perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For ethical approval of a multicentre study in Canada, investigators must apply separately to individual Research Ethics Boards (REBs). In principle, the protection of human research subjects is of utmost importance. However, in practice, the process of multicentre ethics review can be time consuming and costly, requiring duplication of effort for researchers and REBs. We used our experience with ethical review of The Canadian Perinatal Network (CPN), to gain insight into the Canadian system. METHODS: The applications forms of 16 different REBs were abstracted for a list of standardized items. The application process across sites was compared. Correspondence between the REB and the investigators was documented in order to construct a timeline to approval, identify the specific issues raised by each board, and describe how they were resolved. RESULTS: Each REB had a different application form. Most (n = 9) had a two or three step application process. Overall, it took a median of 31 days (range 2-174 days) to receive an initial response from the REB. Approval took a median of 42 days (range 4-443 days). Privacy and consent were the two major issues raised. Several additional minor or administrative issues were raised which delayed approval. CONCLUSIONS: For CPN, the Canadian REB process of ethical review proved challenging. REBs acted independently and without unified application forms or submission procedures. We call for a critical examination of the ethical, privacy and institutional review processes in Canada, to determine the best way to undertake multicentre review.
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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 | 0,713 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,046 |
| Communication savante | 0,035 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».