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Enregistrement W3109670812 · doi:10.1136/bmjgh-2020-003456

Contextual equipoise: a novel concept to inform ethical implications for implementation research using randomised controlled trials in low- and middle-income countries

2020· article· en· W3109670812 sur OpenAlex
Nadine Seward, Charlotte Hanlon, Tim Colbourn, Jamie Murdoch, Mary S. Prince, Sridhar Venkatapuram, Nick Sevdalis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUEA Digital Repository (University of East Anglia) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesKing's Health PartnersKing's College LondonGuy's and St Thomas' CharityNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareGovernment of the United KingdomMaudsley CharityKing's College Hospital NHS Foundation TrustNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration South LondonEconomic and Social Research CouncilSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésHealth services researchMedicineHealth informaticsHealth administrationPublic healthLow and middle income countriesQuality of Life ResearchNursingFamily medicineDeveloping countryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The call for universal health coverage requires the urgent implementation and scale-up of interventions that are known to be effective, in resource-poor settings. Achieving this objective requires high-quality implementation research (IR) that evaluates the complex phenomenon of the influence of context on the ability to effectively deliver evidence-based practice. Nevertheless, IR for global health is failing to apply a robust, theoretically driven approach, leading to ethical concerns associated with research that is not methodologically sound. Inappropriate methods are often used in IR to address and report on context. This may result in a lack in understanding of how to effectively adapt the intervention to the new setting and a lack of clarity in conceptualising whether there is sufficient evidence to generalise findings from previous IR to a new setting, or if a randomised controlled trial (RCT) is needed. Some of the ethical issues arising from this shortcoming include poor-quality research that may needlessly expose vulnerable participants to research that has not been adapted to suit local needs and priorities, and the inappropriate use of RCTs that denies participants in the control arm access to treatment that is effective within the local context. To address these concerns, we propose a complementary approach to clinical equipoise for IR, known as contextual equipoise. We discuss challenges in the evaluation of context and also with assessing the certainty of evidence to justify an RCT. Finally, we describe methods that can be applied to improve the evaluation and reporting of context and to help understand if contextual equipoise can be justified or if significant adaptations are required. We hope our analysis offers helpful insight to better understand and ensure that the ethical principle of beneficence is upheld in the real-world contexts of IR in low-resource settings.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,493
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,031 · 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