MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2019077291 · doi:10.1016/j.vaccine.2014.10.016

Ethical considerations in post-market-approval monitoring and regulation of vaccines

2014· article· en· W2019077291 sur OpenAlexafffund
Alison Thompson, Ana Komparic, Maxwell J. Smith

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHarmTransparency (behavior)Relevance (law)ObligationAccountabilityContext (archaeology)LicensureEngineering ethicsPolitical sciencePublic relationsBusinessMedicinePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to identify and articulate ethical considerations to help guide decision-making around the regulation and monitoring of vaccines post-licensure. While these considerations are not intended to be an exhaustive account of the ethical concerns, they can facilitate the explicit examination of ethical issues in this context. We identify the protection of public from harm as the primary consideration, and identify others that help in the discharging of this governmental obligation. Others include: transparency, a publicly acceptable risk-benefit profile, public trust, minimization of stigma, and special obligations to vulnerable populations. Regulators and researchers can use these ethical considerations to help enhance their reasoning and to improve the accountability of their decision-making. These considerations can be used to inform rational deliberations about how to balance the obligation to protect the public from harm with other relevant considerations such as the need to be transparent, while taking into account the contextual features of the situation. Further research and debate on the relevance and refinement of these ethical considerations is desirable.

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)0,321
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,311
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3210,311
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,028
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0220,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVaccineMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207