Ethics approval in applications for open-access clinical trial data: An analysis of researcher statements to clinicalstudydatarequest.com
Notice bibliographique
Résumé
Although there are a number of online platforms for patient-level clinical trial data sharing from industry sponsors, they are not very harmonized regarding the role of local ethics approval in the research proposal review process. The first and largest of these platforms is ClinicalStudyDataRequest.com (CSDR), which includes over three thousand trials from thirteen sponsors including GlaxoSmithKline, Novartis, Roche, Sanofi, and Bayer. CSDR asks applicants to state whether they have received ethics approval for their research proposal, but in most cases does not require that they submit evidence of approval. However, the website does require that applicants without ethical approval state the reason it was not required. In order to examine the perspectives of researchers on this topic, we coded every response to that question received by CSDR between June 2014 and February 2017. Of 111 applicants who stated they were exempt from ethics approval, 63% mentioned de-identification, 57% mentioned the use of existing data, 33% referred to local or jurisdictional regulations, and 20% referred to the approvals obtained by the original study. We conclude by examining the experience of CSDR within the broader context of the access mechanisms and policies currently being used by other data sharing platforms, and discuss how our findings might be used to help clinical trial data providers design clear and informative access documents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».