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Enregistrement W3096482855 · doi:10.1002/eahr.500071

Loopholes in the Research Ethics System? Informed Consent Waivers in Cluster Randomized Trials with Individual‐Level Intervention

2020· article· en· W3096482855 sur OpenAlexaff
Alex John London, Monica Taljaard, Charles Weijer

Notice bibliographique

RevueEthics & Human Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensWestern UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaiverInformed consentResearch ethicsPsychological interventionIntervention (counseling)Clinical trialPsychologyRandomized controlled trialCluster randomised controlled trialBiobankCluster (spacecraft)Ethics committeeMedical educationFamily medicineMedicinePolitical scienceAlternative medicineLawPsychiatryPublic administrationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual-cluster trials randomize groups of individuals but deliver study interventions directly to individual participants. We examine three arguments that might justify the perception that the bar for a waiver of consent should be lower in such trials than for individually randomized trials. We contend that if these arguments are treated as sufficient to grant a waiver of consent, then a loophole emerges in research oversight. Such loopholes are morally hazardous for study participants, the integrity of science, and public trust in the research enterprise. We conclude by articulating the standards that research ethics committees should use to evaluate requests for waivers of consent in individual-cluster trials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,598
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,684
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5980,684
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,069
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,959
Tête enseignante GPT0,721
Écart entre enseignants0,238 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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