Enhancing capacity of ethics review committees in developing countries: The Kenyan example
Notice bibliographique
Résumé
Background. The increased number of clinical trials taking place in developing countries and the complexity of trial protocols mandate that local ethics review committees (ERCs) reviewing them have the capacity to ensure that they are conducted to the highest ethical standards.Methods. The Kenya AIDS Vaccine Initiative (KAVI) Institute of Clinical Research (ICR) (KAVI-ICR) and the Kenyan National Council for Science and Technology (NCST) embarked on an exercise to enhance the capacity of ERCs in Kenya to review such protocols. This process involved conducting an audit of all ERCs in the country, and performing training needs assessments to identify knowledge and capacity gaps. Information obtained was used to develop training materials for ERC members at workshops conducted in different parts of the country.Results. Five accredited and 13 non-accredited ERCs were identified. Four of the accredited ERCs were located in the capital city of Kenya, Nairobi. The most common challenges cited by participants during the needs assessments were excess workload, and a lack of co-ordination and/or communication between the ERCs. Subsequently, 140 ERC members from 17 institutions across the country were trained as follows: 36 from institutions in the western part of Kenya, 38 from institutions in the south-eastern coastal region, 38 from the eastern region and 44 from Nairobi.Conclusion. The KAVI-ICR and the NCST have developed training modules for training ERC members in Kenya and are in the process of developing a manual to train members. The Kenyan experience may be used to enhance the capacity of ERCs in the East African region.
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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 | 0,281 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».