Fair, just and compassionate: A pilot for making allocation decisions for patients requesting experimental drugs outside of clinical trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Patients have received experimental pharmaceuticals outside of clinical trials for decades. There are no industry-wide best practices, and many companies that have granted compassionate use, or 'preapproval', access to their investigational products have done so without fanfare and without divulging the process or grounds on which decisions were made. The number of compassionate use requests has increased over time. Driving the demand are new treatments for serious unmet medical needs; patient advocacy groups pressing for access to emerging treatments; internet platforms enabling broad awareness of compelling cases or novel drugs and a lack of trust among some that the pharmaceutical industry and/or the FDA have patients' best interests in mind. High-profile cases in the media have highlighted the gap between patient expectations for compassionate use and company utilisation of fair processes to adjudicate requests. With many pharmaceutical manufacturers, patient groups, healthcare providers and policy analysts unhappy with the inequities of the status quo, fairer and more ethical management of compassionate use requests was needed. This paper reports on a novel collaboration between a pharmaceutical company and an academic medical ethics department that led to the formation of the Compassionate Use Advisory Committee (CompAC). Comprising medical experts, bioethicists and patient representatives, CompAC established an ethical framework for the allocation of a scarce investigational oncology agent to single patients requesting non-trial access. This is the first account of how the committee was formed and how it built an ethical framework and put it into practice.
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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 | 0,042 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle