Offering Results to Research Subjects: U.S. Institutional Review Board Policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to determine the nature of United States Institutional Review Board (IRB) policy in a broad spectrum of research settings regarding the return of results to study participants. METHOD: IRB policies or standard operating procedures of 207 Medical School, Industry and Non-medical School IRBs were examined on-line to determine if they incorporated specific reference to the return of results to participants at the conclusion of the research. RESULTS: The majority of IRBs had no available policy regarding the return of research results to participants [56% (n = 116)]. A further third 136.3% (n = 75)] had policies that were defined as vague or that only indirectly mentioned the return of results. Medical School IRBs were more likely to have a policy than Industry or Non-medical University IRBs, respectively (odds ratio, 4.63; 95% confidence interval, 1.84 to 11.66 and odds ratio, 3.03; 95 % confidence interval, 1.75 to 5.25). Few provided any guidance as to the process of return of results. Of the IRBs that had a research results policy, 54.9% (n = 50) specifically addressed genetic research. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate a marked lack of uniformity in IRB policy regarding the return of study results with over half providing no guidance.
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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 | 0,471 | 0,361 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».