Sharing individual participant data from clinical studies: a cross-sectional online survey among Italian patient and citizen groups
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To gather knowledge on the current debate, opinions and attitudes of Italian patient and citizen groups on individual participant data (IPD) sharing from clinical studies. DESIGN: Cross-sectional online survey. SETTING AND PARTICIPANTS: A 22-item online questionnaire was sent by email to 2003 contacts of patient and citizen groups in Italy. We received 311 responses, checked for duplicate respondents (16); 295 single groups responded, 280 providing questionnaires eligible for analysis (response rate 15%). Ninety (32.1%) dealt with oncology and palliative care, 175 (46.2%) operated locally or regionally and 136 (48.6%) were involved in clinical research. OUTCOME MEASURE: Data on Italian patient and citizen groups' self-reported knowledge, attitudes and opinions on IPD sharing, mechanisms for IPD access, advantages and risks. RESULTS: Half the respondents (144 out of 280, 51%) had some knowledge about the IPD sharing debate, and 60 (42%) stated they had an official position (35 in favour, 19 in favour with restrictions, 2 against, 1 neither for nor against, 3 missing). Nineteen discussed the topic encouraged by this survey; 39% approved broad access by researchers and other professions and identified information to participants, data de-identification, secure archives, access agreements and sanctions for misuse as important aspects of IPD sharing models. Respondents highlighted re-identification, privacy and re-use of data for purposes that participants do not agree on, as main risks, advancement of innovation and reducing waste in research as main advantages. Around half believed IPD sharing would not discourage study participation. CONCLUSIONS: Half the respondents were aware of the debate. Those who had an official position were mainly in favour of IPD sharing. Many supported broad access, asking for conditions important for building trust in entities that handle IPD sharing.Although limited by the low response rate, these findings reinforce the demand for reliable and transparent processes where accountabilities are clear.
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 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 | 0,025 | 0,059 |
| 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 | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».