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Enregistrement W3102778688 · doi:10.1186/s12910-020-00560-9

Ethics framework for treatment use of investigational drugs

2020· article· en· W3102778688 sur OpenAlexaboutno aff
Jan Borysowski, Andrzej Górski

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy of medicineScope (computer science)European unionExpanded accessMedicineInvestigational DrugsClinical trialBusinessPolitical scienceInternet privacyAlternative medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Expanded access is the use of investigational drugs (IDs) outside of clinical trials. Generally it is performed in patients with serious and life-threatening diseases who cannot be treated satisfactorily with authorized drugs. Legal regulations of expanded access to IDs have been introduced among others in the USA, the European Union (EU), Canada and Australia. In addition, in the USA an alternative to expanded access is treatment under the Right-to-Try law. However, the treatment use of IDs is inherently associated with a number of ethically relevant problems. MAIN TEXT: The objective of this article is to present a coherent framework made up of eight requirements which have to be met for any treatment use of an ID to be ethical. These include a justified need for the use of an ID, no threat to clinical development of the ID, adequate scientific evidence to support the treatment, patient's benefit as the primary goal of the use of an ID, informed decision of a patient, fair access of patients to IDs, independent review, as well as the dissemination of treatment results. CONCLUSIONS: While this framework is essentially consistent with the legal regulations of expanded access of the USA, the EU, Canada and Australia, it is substantially wider in scope because it addresses some important issues that are not covered by the regulations. Overall, the framework that we developed minimizes the risks and threats, and maximizes potential benefits to each of the four key stakeholders involved in the treatment use of IDs including patients, doctors, drug manufacturers, and society at large.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,325
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,105 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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