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Enregistrement W2770078958 · doi:10.1136/bmjopen-2017-018491

Identifying bioethical issues in biostatistical consulting: findings from a US national pilot survey of biostatisticians

2017· article· en· W2770078958 sur OpenAlexfundno aff
Min Qi Wang, Ralph V. Katz

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Maryland School of Public HealthYork UniversityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineBioethicsSurvey researchFamily medicineMedical educationEngineering ethicsApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The overall purposes of this first US national pilot study were to (1) test the feasibility of online administration of the Bioethical Issues in Biostatistical Consulting (BIBC) Questionnaire to a random sample of American Statistical Association (ASA) members; (2) determine the prevalence and relative severity of a broad array of bioethical violations requests that are presented to biostatisticians by investigators seeking biostatistical consultations; and (3) establish the sample size needed for a full-size phase II study. DESIGN: A descriptive survey as approved and endorsed by the ASA. PARTICIPANTS: Administered to a randomly drawn sample of 112 professional biostatisticians who were ASA members. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The 18 bioethical violations were first ranked by perceived severity scores, then categorised into three perceived severity subcategories in order to identify seven 'top tier concern violations' and seven 'second tier concern violations'. RESULTS: Methodologically, this phase I pilot study demonstrated that the BIBC Questionnaire, as administered online to a random sample of ASA members, served to identify bioethical violations that occurred during biostatistical consultations, and provided data needed to establish the sample size needed for a full-scale phase II study. The No. 1 top tier concern was 'remove or alter some data records in order to better support the research hypothesis'. The No. 2 top tier concern was 'interpret the statistical findings based on expectation, not based on actual results'. In total, 14 of the 18 BIBC Questionnaire items, as judged by a combination of 'severity of violation' and 'frequency of occurrence over past 5 years', were rated by biostatisticians as 'top tier' or 'second tier' bioethical concerns. CONCLUSION: This pilot study gives clear evidence that researchers make requests of their biostatistical consultants that are not only rated as severe violations, but further that these requests occur quite frequently.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,823
Tête enseignante GPT0,700
Écart entre enseignants0,123 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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