Expectations for methodology and translation of animal research: a survey of health care workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care workers (HCW) often perform, promote, and advocate use of public funds for animal research (AR); therefore, an awareness of the empirical costs and benefits of animal research is an important issue for HCW. We aim to determine what health-care-workers consider should be acceptable standards of AR methodology and translation rate to humans. METHODS: After development and validation, an e-mail survey was sent to all pediatricians and pediatric intensive care unit nurses and respiratory-therapists (RTs) affiliated with a Canadian University. We presented questions about demographics, methodology of AR, and expectations from AR. Responses of pediatricians and nurses/RTs were compared using Chi-square, with P < .05 considered significant. RESULTS: Response rate was 44/114(39%) (pediatricians), and 69/120 (58%) (nurses/RTs). Asked about methodological quality, most respondents expect that: AR is done to high quality; costs and difficulty are not acceptable justifications for low quality; findings should be reproducible between laboratories and strains of the same species; and guidelines for AR funded with public money should be consistent with these expectations. Asked about benefits of AR, most thought that there are sometimes/often large benefits to humans from AR, and disagreed that "AR rarely produces benefit to humans." Asked about expectations of translation to humans (of toxicity, carcinogenicity, teratogenicity, and treatment findings), most: expect translation >40% of the time; thought that misleading AR results should occur <21% of the time; and that if translation was to occur <20% of the time, they would be less supportive of AR. There were few differences between pediatricians and nurses/RTs. CONCLUSIONS: HCW have high expectations for the methodological quality of, and the translation rate to humans of findings from AR. These expectations are higher than the empirical data show having been achieved. Unless these areas of AR significantly improve, HCW support of AR may be tenuous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».