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Enregistrement W2008841497 · doi:10.1186/1472-6939-12-1

Informed consent for MRI and fMRI research: Analysis of a sample of Canadian consent documents

2011· article· en· W2008841497 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Palmour, William Affleck, Emily Bell, Constance Deslauriers, Julien Doyon, Éric Racine

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPhilosophy of medicineInformed consentSample (material)Research ethicsPsychologyMedicineFamily medicineAlternative medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research ethics and the measures deployed to ensure ethical oversight of research (e.g., informed consent forms, ethics review) are vested with extremely important ethical and practical goals. Accordingly, these measures need to function effectively in real-world research and to follow high level standards. METHODS: We examined approved consent forms for Magnetic Resonance Imaging (MRI) and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) studies approved by Canadian research ethics boards (REBs). RESULTS: We found evidence of variability in consent forms in matters of physical and psychological risk reporting. Approaches used to tackle the emerging issue of incidental findings exposed extensive variability between and within research sites. CONCLUSION: The causes of variability in approved consent forms and studies need to be better understood. However, mounting evidence of administrative and practical hurdles within current ethics governance systems combined with potential sub-optimal provision of information to and protection of research subjects support other calls for more scrutiny of research ethics practices and applicable revisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,865
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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