Quantifying ethical tradeoffs for vaccine efficacy trials during severe epidemics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background During emerging epidemics of highly fatal diseases, rapid development and testing of new vaccines may be critical to curbing transmission and saving lives. However, the design of vaccine efficacy trials in such contexts may face considerable logistical, epidemiological, or ethical impediments. Three different vaccine efficacy trials were conducted during the 2014-2016 Ebola virus epidemic in West Africa, each with different designs. At the time, there was vigorous debate on the tradeoff between a trial’s ability to yield information of scientific and societal value versus the perceived ethical dilemma of withholding potentially life-saving vaccines from control participants. Whereas the scientific value of a trial is often estimated in terms of statistical power, speed, and rigor, we lack similar metrics for the ethical costs of withholding interventions. Methods and Findings Here, we introduce a conceptual framework that fills this gap and allows quantitative assessment of both the scientific value of a study and the risks incurred by trial participants. We show that even untested vaccines against severe diseases may be probabilistically beneficial—i.e. after accounting for realistic uncertainty in their safety and efficacy, trial participants are expected to be better off vaccinated than not. While accounting for this uncertainty, we estimate trial participant risk under a hypothetical, idealized vaccine rollout scenario and compare it to risk under various candidate trial designs, in order to elucidate specific quantitative tradeoffs between cumulative risk to trial participants and information gained. Through an illustrative simulation example, we highlight specific trial-design modifications that allow for conscientious balance between minimizing participant risk and acquiring information of societal value. These include modifications that affect the speed with which a trial would detect an efficacious vaccine (greater sample size or enrollment rate, interim analyses, or risk-prioritized vaccine rollout), which leads to earlier vaccination of control participants should the vaccine be efficacious, and those that systematically limit the risk “spent” by unvaccinated individuals (e.g., providing vaccination to controls after a delay, or presumptive vaccination of subjects above a risk threshold). Conclusion We advocate this conceptual approach as a means of clarifying the tensions between opposing viewpoints and facilitating transparent discussion to aid ethical and efficient responses to future emerging epidemics.
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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 | 0,234 | 0,514 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».