Trends in ethical and legal frameworks for the use of human biobanks
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies of genetic epidemiology and post-genomics in respiratory diseases rely on the use of biobanks, defined as organised biological sample collections with associated personal and clinical data. The use of biobanks is increasing and raises several ethical issues. What are the ethical trends and legal frameworks in the post-genomic era? Are there new issues in relation to the developments of techniques and new study designs? How does this affect the clinician's attitudes and relationship with the patients? The main ethical issues encountered are: informed consent; confidentiality; secondary use of samples and data over time; return of results; and data sharing. Different levels and modalities of dealing with such issues are identified and vary from legally binding measures to "soft" regulations, such as ethical recommendations by various committees or professional organisations. A further level of complexity appears with the increasing international dimension of such activities in a context in which national positions vary on those topics. There is a tension between a necessary level of diversity in ethical positions and an indispensable common pedestal of principles and procedures to manage these issues in order to foster research. Current legal and ethical trends favour the facilitation of secondary use of samples, more biobank openness, balanced with a growing attention to dialogue and public/stakeholder consultation, an increased role for research ethics committees and more sophisticated data protection and governance structures.
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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 | 0,154 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».