Ethical challenges in developing drugs for psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
As the classification of mental disorders advances towards a disease model as promoted by the National Institute of Mental Health (NIMH) Research Domain Criteria (RDoC), there is hope that a more thorough neurobiological understanding of mental illness may allow clinicians and researchers to determine treatment efficacy with less diagnostic variability. This paradigm shift has presented a variety of ethical issues to be considered in the development of psychiatric drugs. These challenges are not limited to informed consent practices, industry funding, and placebo use. The consideration for alternative research models and quality of research design also present ethical challenges in the development of psychiatric drugs. The imperatives to create valid and sound research that justify the human time, cost, risk and use of limited resources must also be considered. Clinical innovation, and consideration for special populations are also important aspects to take into account. Based on the breadth of these ethical concerns, it is particularly important that scientific questions regarding the development of psychiatric drugs be answered collaboratively by a variety of stakeholders. As the field expands, new ethical considerations will be raised with increased focus on genetic markers, personalized medicine, patient-centered outcomes research, and tension over funding. We suggest that innovation in trial design is necessary to better reflect practices in clinical settings and that there must be an emphasized focus on expanding the transparency of consent processes, regard for suicidality, and care in working with special populations to support the goal of developing sound psychiatric drug therapies.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».