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Enregistrement W3010453467 · doi:10.1111/bioe.12736

What risks should be permissible in controlled human infection model studies?

2020· article· en· W3010453467 sur OpenAlexaff
Ariella Binik

Notice bibliographique

RevueBioethics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk analysis (engineering)Risk assessmentActuarial sciencePsychologyMedicineBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlled human infection model (CHIM) studies involve the intentional exposure of healthy research volunteers to infectious agents. These studies contribute to knowledge about the cause or development of disease and to the advancement of vaccine research. But they also raise ethical questions about the kinds of risks that should be permissible and whether limits should be imposed on research risks in CHIM studies. Two possible risk thresholds have been considered for CHIM studies. The first suggests constraining ethically permissible risks according to a minimal risk threshold and the second endorses a higher risk threshold that excludes irreversible or fatal infections. I argue that neither of these thresholds is persuasive and situate questions about risk thresholds in CHIM studies within a broader debate about permissible risks in research. I argue that risks in CHIM studies should be constrained according to limits on research risks that do not offer corresponding benefits in all studies rather than developing a unique risk threshold for CHIM studies. I then propose five recommendations for the ethical assessment of risk in CHIM studies.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelhigh
opusMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,321
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,375
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3210,375
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,023
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0150,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,947
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes · Commentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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