CLINICAL TRIALS AND SCID ROW: THE ETHICS OF PHASE 1 TRIALS IN THE DEVELOPING WORLD
Notice bibliographique
Résumé
Relatively little has been written about the ethics of conducting early phase clinical trials involving subjects from the developing world. Below, I analyze ethical issues surrounding one of gene transfer's most widely praised studies conducted to date: in this study, Italian investigators recruited two subjects from the developing world who were ineligible for standard of care because of economic considerations. Though the study seems to have rendered a cure in these two subjects, it does not appear to have complied with various international guidelines that require that clinical trials conducted in the developing world be responsive to their populations' health needs. Nevertheless, policies devised to address large scale, late stage trials, such as the AZT short-course placebo trials, map somewhat awkwardly to early phase studies. I argue that interest in conducting translational research in the developing world, particularly in the context of hemophilia trials, should motivate more rigorous ethical thinking around clinical trials involving economically disadvantaged populations.
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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 | 0,517 | 0,519 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,051 |
| Communication savante | 0,020 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».