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Enregistrement W2012711733 · doi:10.1615/ethicsbiologyengmed.v1.i2.60

Sham Surgeries: Have We Gone Too Far?

2010· article· en· W2012711733 sur OpenAlexaff
Victor K. Y. Wu, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueEthics in Biology Engineering and Medicine An International Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensHamilton General HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboHarmTransparency (behavior)Research ethicsRandomized controlled trialIntervention (counseling)MedicinePsychologyClinical equipoiseClinical trialAlternative medicineSocial psychologySurgeryNursingPolitical scienceLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of placebo surgeries can be ethically justified under certain conditions depending on the current state of evidence existing for surgical procedures, methodological considerations of the randomized controlled trial (RCT), and the welfare of research participants. It may be impossible to eliminate all risks associated with placebo surgery, but the mitigation of risk has moral weight and is already practiced outside of health research. If ethics is a reflection of social and cultural values of the society in which it operates, one can reasonably conclude that certain placebo procedures can be used in surgical RCTs. However, in situations whereby quality of life is irrevocably lost, as in the case of placebo procedures that directly or indirectly invoke serious and irreversible harm, the undertaking of such a trial would be inappropriate. Research ethics boards (REBs) may play a role in research involving placebo surgery by: i) ensuring clinical equipoise between intervention and placebo treatments; ii) increasing transparency between the research ethics board, the researcher, and the participant; and iii) ensuring that adequate time is given for the individual to contemplate participation.

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,028
Communication savante0,0070,020
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0130,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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