Abstract 391: Variation in Time to Notification After Enrollment in Trials Conducted Under Exception From Informed Consent for Emergency Research
Notice bibliographique
Résumé
Context: Research in an emergency setting is challenging because the window of opportunity to treat may be short, and preclude time to obtain informed consent from the patient or their representative. Such research can be conducted under exception from informed consent (EFIC) if specific criteria are met. In the United States, this includes notification of an enrolled subject or their representative as soon as feasible after enrollment so that they have autonomy to opt out from ongoing study participation. To date, there is limited empiric information about time to notification (TTN). Objective: To describe variation in TTN among sites participating in randomized trials conducted under exception from informed consent for emergency research. Methods: Notification strategies were determined at each site prior to initiation of subject enrollment, and approved by a local institutional review board or equivalent. TTN was summarized overall, as well as stratified by site and clinical outcome among patients enrolled in multiple trials conducted by the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC). Results: Included were 34,868 patients enrolled in four trials. Of these, 33,805 had with out-of-hospital cardiac arrest; and 1,063 had life-threatening traumatic injury. TTN varied (Table). Conclusions: There is large variation in TTN in trials conducted under EFIC for emergency research. Early notification is difficult; delayed notification may reduce the autonomy of patients or their representative.
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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 | 0,265 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».