Randomized Trials in Vulnerable Populations
Notice bibliographique
Résumé
Many persons enrolled in clinical trials can be considered vulnerable, and such trials often raise concerns because of the diminished ability of vulnerable persons to consider and protect their own interests. However, this research is necessary to answer important questions, such as which interventions are effective, which have no impact, and which do more harm than good. In this article, we identified six specific challenges associated with randomized clinical trials in vulnerable populations and have suggested several potential solutions to overcome these challenges. First addressed were macro issues, such as the scope of the problem, and research capacity in terms of funding and investigators. Next, we have addressed research ethics review, informed consent, regulatory hurdles, and serious adverse event reporting. As clinical trials are expanding globally, all stakeholders (investigators, granting agencies, REBs, DSMBs, regulatory bodies, universities, hospitals, clinicians, patients, and family members) should be aware of the challenges we have outlined, and work collaboratively toward effective solutions that improve the quality, quantity, safety, and relevance of clinical trials for vulnerable persons around the world.
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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 | 0,429 | 0,628 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».