HIV Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP)—A Quantitative Ethics Appraisal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is now strong evidence that preventive oral antiretroviral therapy can moderately reduce likelihood of HIV infection. This concept is called HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP). Premature closures of some previous PrEP clinical trials, secondary to ethical concerns, did not stop research. We aimed to appraise the extent of ethics considerations reporting in PrEP study documents. METHODS: We conducted a systematic quantitative ethics appraisal, grounded in PrEP literature and using eight principles proposed by Ezechiel Emanuel. We developed an a priori checklist of 101 evidence-based ethics items. We obtained protocols for eleven of nineteen clinical controlled studies identified. Two reviewers independently appraised study documents against the checklist. Ethics appraisal was synthesized using adjusted percentages of items reported. RESULTS: On average, 58% of the 101 ethics items were mentioned or addressed in documents, with variations noted both across studies and across principles. Considerations pertaining to social value were least reported (43% of checklist items, on average) whereas considerations related to informed consent and favorable risk-benefit ratio were most reported (75% of checklist items, on average). DISCUSSION: Some PrEP studies reportedly address more ethics considerations than others but, overall, ethics considerations reporting could be much improved. While this review does not allow us to comment on the actual execution of HIV PrEP trials, it is a reminder that optimism generated by potentially effective interventions should not overshadow the importance of ethics in research design and development. Improving ethics reporting might improve the perceived value of PrEP research and subsequent data.
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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 | 0,466 | 0,663 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; 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 ».