Informed consent for clinical trials of deep brain stimulation in psychiatric disease: challenges and implications for trial design: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
Advances in neuromodulation and an improved understanding of the anatomy and circuitry of psychopathology have led to a resurgence of interest in surgery for psychiatric disease. Clinical trials exploring deep brain stimulation (DBS), a focally targeted, adjustable and reversible form of neurosurgery, are being developed to address the use of this technology in highly selected patient populations. Psychiatric patients deemed eligible for surgical intervention, such as DBS, typically meet stringent inclusion criteria, including demonstrated severity, chronicity and a failure of conventional therapy. Although a humanitarian device exemption by the US Food and Drug Administration exists for its use in obsessive-compulsive disorder, DBS remains a largely experimental treatment in the psychiatric context, with its use currently limited to clinical trials and investigative studies. The combination of a patient population at the limits of conventional therapy and a novel technology in a new indication poses interesting challenges to the informed consent process as it relates to clinical trial enrollment. These challenges can be divided into those that relate to the patient, their disease and the technology, with each illustrating how traditional conceptualisations of research consent may be inadequate in the surgical psychiatry context. With specific reference to risk analysis, patient autonomy, voluntariness and the duty of the clinician-researcher, this paper will discuss the unique challenges that clinical trials of surgery for refractory psychiatric disease present to the consent process. Recommendations are also made for an ethical approach to clinical trial consent acquisition in this unique patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».