How to deal with the consent of adults with cognitive impairment involved in European geriatric living labs?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Living labs are realistic environments designed to create links between technology developers and end-users (i.e. mostly older adults). Research in LLH (Living labs in health) covers a wide range of studies from non-interventional studies to CT (clinical trials) and should involve patients with neurocognitive disorders. However, the ethical issues raised by the design, development, and implementation of research and development projects in LLH have been the subject of only little interest thus far. OBJECTIVE: Our aim was to determine a pragmatic, ethical and regulatory correct approach to seek the informed consent of patients with neurocognitive disorders according to the different types of studies carried out in European LLH, with a focus on the French context. METHODS: A narrative review of regulatory texts and clinical articles was conducted, and a pragmatic procedure to determine the decision-making capacity of older adults in LLH was proposed. RESULTS: Individuals must be adequately informed and freely agree to participate in CT. The capacity to consent should be assessed in CT including cognitively impaired older adults. We propose the following steps: first to assess for delirium using the 4 'A's Test (4AT) or the 3-min Diagnostic interview for Confusion Assessment Method (3D-CAM), second to search for medical history of major neurocognitive disorder, and third to assess the decision capacity using the University of California, San Diego Brief Assessment of Capacity to Consent (UBACC). CONCLUSIONS: Including individuals with neurocognitive disorders in research implies using an efficient and pragmatic strategy to inform participants and obtain their consent. The tool we offer here may be useful in the routine operation of LLH but can also be extended to all CT with this population.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».