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Enregistrement W2159255260 · doi:10.1177/2150129711408306

Have Technological Innovations Made Unethical the Use of Human Subjects for Potency Assessments of Allergenic Extracts?

2011· article· en· W2159255260 sur OpenAlexafffund
Jason Behrmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Asthma & Allergy Educators · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAllergic Rhinitis and Sensitization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésStandardizationPotencyMedicineRisk analysis (engineering)Consistency (knowledge bases)Subject (documents)BiotechnologyEngineering ethicsPolitical scienceComputer scienceLawEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1990s, production batch consistency and the standardization of potency units of allergenic extracts used in allergen immunotherapy has been the focus of drug regulatory reforms and much academic debate. This article seeks to expand the current debate by identifying ethical arguments in support of regulatory reforms to eliminate the use of human subjects for potency assessments of these therapeutics. Although human subject testing is the best method to assess biological potency, it also exposes subjects to significant risks, risks that ought to be avoided as much as possible. Innovation in in vitro immunoassays will soon provide feasible alternatives to biological assessments. This article argues that the allergology community must now consider eliminating human subjects in standardization and potency assessment methods as an ethical imperative in regulatory reforms. Moreover, the allergology community will soon need to reach consensus regarding when in vitro tests are “good enough” in replicating biological potency assessments so that human subject testing could be avoided without compromising the safety and efficacy of allergen immunotherapy. Overall, this discussion will provide an overview on how to structure global standardization regulations for allergenic extracts based on the principle of minimizing human subject testing, a topic that, to date, has been largely overlooked in relation to extract standardization policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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