Trust and Reciprocity: Foundational Principles for Human Subjects Imaging Research
Notice bibliographique
Résumé
There is no greater asset to human subjects research than human subjects themselves.While curiosity, the lure of a monetary incentive or a keepsake brainscan, or the occasional hope for a medical explanation for an undisclosed complaint may underly a subject's decision to participate in research involving magnetic resonance imaging (MRI), for example, altruism is a fundamental driving force.Given the terms of the research contract between the investigator and the participant, any benefit in the form of new knowledge obtained accrues to the investigator in the short term and, if an experiment is successful and has translational potential, possibly to society in the long term.Other than possible psychological benefits and a sense of worthiness, 1 direct benefits to the participant are not expected.This is a feature of the investigator-subject relationship that must be conveyed by the investigator in verbal and written consent.Participant's altruism, coupled with professional responsibility and professional codes of ethics, therefore, make trust and reciprocity foundational principles in the scientific process.One important aspect of promulgating these principles is full disclosure of risks of the research, as discussed by Marshall et al for MRI in this volume.Magnetic resonance imaging, with its excellent signal to noise ratio and flexible tissue contrast brought clinical diagnosis to new heights in the 1980s.The MRI also quickly transformed research imaging with the ability to tap anatomy noninvasively and repeatedly and, in 1990s, brought functional imagingmethods which measure changes in blood oxygenation in response to discrete stimuli -to the foreground. 2 Research Ethics Boards (REBs) variously classify research with MRI as minimal to moderate risk, depending in part on the use of contrast agents, sedation, and the age and vulnerability of the population.There are known risks to human subjects that merit caution.For example, claustrophobia, metal implants, sensitivities to particular stimuli (spanning the range of olfactory to emotionally charged stimuli), and certain electronic devices such as stimulators and pacemakers are contraindications to participation in an MRI study.Other risks are more speculative and are "known unknowns."Some notable examples are the long-term effects of chronic exposure to magnetic fields as high at 9.4T, and the effects of MRI on Fetuses.Marshall et al bring together a discussion of many of these variables focused on structural imaging under the one roof of their paper.In the analysis of these risks, the authors raise important questions about current and future challenges of disclosure.At the present time, there is no empirical answer to the question of whether exposure to magnetic fields of any field strength for human experimental purposes constitutes any real Can.
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 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 | 0,055 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,070 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».