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Enregistrement W2025192038 · doi:10.1002/mds.22712

Launching invasive, first‐in‐human trials against Parkinson's disease: Ethical considerations

2009· article· en· W2025192038 sur OpenAlexafffund
Jonathan Kimmelman, Alex John London, Bernard Ravina, Tim Ramsay, Mark Bernstein, Alan Fine, Frank W. Stahnisch, Marina E. Emborg

Notice bibliographique

RevueMovement Disorders · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie UniversityToronto Western HospitalOttawa HospitalUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeHealth CanadaCenters for Disease Control and PreventionCanadian Institutes of Health ResearchKinetics FoundationAndrew W. Mellon FoundationNational Institutes of HealthParkinson's Disease FoundationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOptimismIntervention (counseling)DiseaseClinical trialPsychologyMedicineRisk analysis (engineering)Intensive care medicinePsychotherapistPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The decision to initiate invasive, first-in-human trials involving Parkinson's disease presents a vexing ethical challenge. Such studies present significant surgical risks, and high degrees of uncertainty about intervention risks and biological effects. We argue that maintaining a favorable risk-benefit balance in such circumstances requires a higher than usual degree of confidence that protocols will lead to significant direct and/or social benefits. One critical way of promoting such confidence is through the application of stringent evidentiary standards for preclinical studies. We close with a series of recommendations for strengthening the internal and external validity of preclinical studies, reducing their tendency toward optimism and publication biases, and improving the knowledge base used to design and evaluate preclinical studies.

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)0,555
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,527
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5550,527
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,024
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0320,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,294 · 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
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

Citations62
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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