Conducting Clinical Research During the COVID-19 Pandemic: Investigator and Participant Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
As the medical landscape changes daily with the coronavirus disease (COVID-19) pandemic, clinical researchers are caught off-guard and are forced to make decisions on research visits in their ongoing clinical trials. Although there is some guidance from local and national organizations, the principal investigator (PI) is ultimately responsible for determining the risk-benefit ratio of conducting, rescheduling, or cancelling each research visit. The PI should take into consideration the ethical principles of research, local/national guidance, the community risk of the pandemic in their locale, staffing strain, and the risk involved to each participant, to ultimately decide on the course of action. While balancing the rights and protection of the human subject, we seldom examine patients' views and opinions about their scheduled research visit(s). This article discusses the ethical principles of beneficence and autonomy in helping the decision-making process. We discuss ways to weigh-in local and national guidance, staffing strain, and institutional support into the decision-making process and outline potential changes needed for regulatory bodies depending on the decision. Further, we discuss the need to weigh-in the individual risk-benefit ratio for each participant and present a decision tree to navigate this complex process. Finally, we examine participant and caregiver perspectives on their fears, sense of preparedness, and factors that they consider before deciding whether to keep or postpone the research appointments. This entry also provides PIs ways to support their research participants in both scenarios, including provision of psychological support.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».