Thinking clearly about the FIRST trial: addressing ethical challenges in cluster randomised trials of policy interventions involving health providers
Notice bibliographique
Résumé
The ethics of the Flexibility In duty hour Requirements for Surgical Trainees (FIRST) trial have been vehemently debated. Views on the ethics of the FIRST trial range from it being completely unethical to wholly unproblematic. The FIRST trial illustrates the complex ethical challenges posed by cluster randomised trials (CRTs) of policy interventions involving healthcare professionals. In what follows, we have three objectives. First, we critically review the FIRST trial controversy, finding that commentators have failed to sufficiently identify and address many of the relevant ethical issues. The 2012 Ottawa Statement on the Ethical Design and Conduct of Cluster Randomized Trials provides researchers and research ethics committees with specific guidance for the ethical design and conduct of CRTs. Second, we aim to demonstrate how the Ottawa Statement provides much-needed clarity to the ethical issues in the FIRST trial, including: research participant identification; consent requirements; gatekeeper roles; benefit-harm analysis and identification of vulnerable participants. We nonetheless also find that the FIRST trial raises ethical issues not adequately addressed by the Ottawa Statement. Hence, third and finally, we raise important questions requiring further ethical analysis and guidance, including: Does clinical equipoise apply to policy interventions with little or no evidence-base? Do healthcare providers have an obligation to participate in research? Does the power-differential in certain healthcare settings render healthcare providers vulnerable to duress and coercion to participant in research? If so, what safeguards might be implemented to protect providers, while allowing important research to proceed?
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 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 | 0,820 | 0,890 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,068 |
| Communication savante | 0,031 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».