The Challenge of Timely, Responsive and Rigorous Ethics Review of Disaster Research: Views of Research Ethics Committee Members
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research conducted following natural disasters such as earthquakes, floods or hurricanes is crucial for improving relief interventions. Such research, however, poses ethical, methodological and logistical challenges for researchers. Oversight of disaster research also poses challenges for research ethics committees (RECs), in part due to the rapid turnaround needed to initiate research after a disaster. Currently, there is limited knowledge available about how RECs respond to and appraise disaster research. To address this knowledge gap, we investigated the experiences of REC members who had reviewed disaster research conducted in low- or middle-income countries. METHODS: We used interpretive description methodology and conducted in-depth interviews with 15 respondents. Respondents were chairs, members, advisors, or coordinators from 13 RECs, including RECs affiliated with universities, governments, international organizations, a for-profit REC, and an ad hoc committee established during a disaster. Interviews were analyzed inductively using constant comparative techniques. RESULTS: Through this process, three elements were identified as characterizing effective and high-quality review: timeliness, responsiveness and rigorousness. To ensure timeliness, many RECs rely on adaptations of review procedures for urgent protocols. Respondents emphasized that responsive review requires awareness of and sensitivity to the particularities of disaster settings and disaster research. Rigorous review was linked with providing careful assessment of ethical considerations related to the research, as well as ensuring independence of the review process. CONCLUSION: Both the frequency of disasters and the conduct of disaster research are on the rise. Ensuring effective and high quality review of disaster research is crucial, yet challenges, including time pressures for urgent protocols, exist for achieving this goal. Adapting standard REC procedures may be necessary. However, steps should be taken to ensure that ethics review of disaster research remains diligent and thorough.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,663 | 0,704 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,041 |
| Communication savante | 0,022 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».