Therapeutic optimism in the consent forms of phase 1 gene transfer trials: an empirical analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Therapeutic misconception" arises when human subjects interpret a clinical trial as aimed primarily at therapy rather than producing knowledge. Therapeutic misconceptions may be more prevalent in trials enrolling gravely ill subjects or involving novel and well publicized investigational agents. OBJECTIVE: To examine the extent to which investigators express therapeutic optimism in phase 1 human gene transfer consent documents, whether highly active gene transfer researchers are more prone to expressing therapeutic optimism, and whether consent forms have grown more optimistic in their descriptions of personal benefit over the last decade. DESIGN: Content analysis was performed on 277 consent documents to measure the number of sentences describing possibility of benefit, terminology used for experimental agents, the proportion of statements describing personal versus societal benefits, and whether investigators attempted to thwart therapeutic misconceptions. RESULTS: Consent forms generally used therapeutic terminology to describe study agents, devoted more sentences to describing possible personal benefits than to describing benefits to society, and infrequently explained that a particular benefit was unlikely. Consent documents used by highly active gene transfer researchers tended to portray significantly greater optimism about personal benefit than less active investigators, though they were also significantly more cautious with agent terminology. Finally, therapeutic optimism expressed in consent forms has declined over the past decade. CONCLUSIONS: Consent documents used in phase 1 gene transfer trials, although increasingly attentive to possible therapeutic misconceptions, are inappropriately optimistic about direct benefits of trial participation. Such optimism is expressed more emphatically in trials involving highly active gene transfer researchers as principal investigators.
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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 | 0,206 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».