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Enregistrement W3170731372 · doi:10.1186/s13010-021-00101-1

How to deal with the consent of adults with cognitive impairment involved in European geriatric living labs?

2021· review· en· W3170731372 sur OpenAlexaff
Guillaume Sacco, Frédéric Noublanche, F Blazek, Catherine Hue, Loïc Carballido, Marine Asfar, Philippe Allain, Cédric Annweiler

Notice bibliographique

RevuePhilosophy Ethics and Humanities in Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAngers Loire MétropoleAssistance Publique - Hôpitaux de Paris
Mots-clésNeurocognitiveInformed consentContext (archaeology)DeliriumPsychologyClinical trialCognitionMedicineGerontologyMedical educationPsychiatryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,344
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,387
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3440,387
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0150,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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