Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review will identify ethical issues arising from conflicts of interest in sponsored clinical trials, and the need for compliance with recent privacy legislation. It will guide investigators facing ethical dilemmas that compromise the integrity of their research because of conflicts of interest or a flawed consent process. Authors will learn about changes in journal editorial policies that will require registration of clinical trials and consent for publication of case reports. RECENT FINDINGS: Recently, ethics review committees and clinical investigators have violated research ethical guidelines and authors have ignored journal policies on disclosure of data in multicentre clinical trials. Published reports show selective reporting of data from clinical trials that biases the body of evidence available for clinical decision-making. Privacy laws legislate that patient consent for the use of their health information, other than for their clinical care, must be obtained explicitly. SUMMARY: Clinical trial registration and the need for consent for publication of case reports aim to restore and improve the integrity of biomedical publication. Journal policies that incorporate these changes may be persuasive in interpreting privacy laws, in a practical way, to protect patients from harm. It is difficult to eliminate all ethical problems with sponsored trials and government regulatory drug-approval processes may require review.
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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 | 0,170 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,013 |
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 ».