The patients have a story to tell: Informed consent for people who use illicit opiates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a significant discourse in the literature that opines that people who use illicit opiates are unable to provide informed consent due to withdrawal symptoms and cognitive impairment as a result of opiate use. AIMS: This paper discusses the issues related to informed consent for this population. ETHICAL CONSIDERATIONS: Ethical approval was obtained from both the local REB and the university. Written informed consent was obtained from all participants. METHOD: This was a qualitative interpretive descriptive study. 22 participants were interviewed, including 18 nurses, 2 social workers and 2 clinic support workers. The findings were analyzed using thematic analysis, which is a way of systematically reducing the complexity of the information to arrive at generalized explanations. RESULTS: The staff at the clinic were overwhelming clear in their judgment that people who use opiates can and should be able to participate in research and that their drug use is not a barrier to informed consent. CONCLUSIONS: It is important to involve people who use opiates in research. Protectionist concerns about this population may be overstated. Such concerns do not promote the interests of research participants. People who use heroin need to be able to tell their story.
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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 | 0,129 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».