Notice bibliographique
Résumé
In the era of chronic disease, we are challenged to find therapies that provide symptomatic relief and ideally, alter the course of the underlying disease. In Alzheimer's disease (AD), these issues are complicated by the disease itself, which affects the subject's decision-making capacity for participation in the research. According to established ethical guidelines it is clear that individuals with impaired capacity may participate in research and their risk should be no greater than that which the individual would have in day to day activities with anticipation of benefits within that realm. Decision making processes are complex and involve proxies who themselves have biases about their loved one and the potential for participating in the research. Newer disease-modifying approaches such as immunotherapy have potential for affecting the course of the underlying disease but with greater risk of more significant side effects. Ideally the health care of the subjects is not disadvantaged by research participation. At the same time, trials of potentially riskier therapy are relevant in subjects with the disease. Research for subjects with AD must have appropriate safeguards in place to enable effective progress in innovative therapy for a vulnerable, often elderly population. Recommendations are made which could further our capacity to undertake ethical research in the AD population.
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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 | 0,120 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».