Vaccine trials during a pandemic: potential approaches to ethical dilemmas
Notice bibliographique
Résumé
Ever since the emergence of the coronavirus disease 2019 (COVID-19), global public health infrastructures and systems, along with community-wide collaboration and service, have risen to an unprecedented challenge. Vaccine development was immediately propelled to the centre of all our scientific, public health and community efforts. Despite the development of SARS-CoV-2 vaccines arguably being the greatest and most palpable achievements of the past 12 months, they have also been one of the most contentious and debated issues during the pandemic. However, what uniquely differentiates vaccine development is its intimate relationship with the community it seeks to serve; both in its clinical trial testing as an efficacious and safe prophylactic, and its post-developmental 'roll-out' success, as an effective public health tool. These relationships have birthed a myriad of complexities, from community-based mistrust, to academically contended ethical dilemmas. Indeed, the accelerated advances in the COVID-19 vaccine race have further exacerbated this phenomenon, bringing with it new ethical dilemmas that need to be examined to ensure the continued clinical success of these therapeutics and a renewed societal trust in clinical medicine.In this paper, we discuss two major ethical dilemmas: (1) the equipoise of continuing new vaccine trials in the advent of successful candidates and (2) the maleficence of blinded placebo arms. Accordingly, we discuss six different potential approaches to these ethical dilemmas: (1) continuing with placebo-controlled trials, (2) transitioning from placebo-controlled to open-label, (3) unblinding at-risk priority groups only, (4) transitioning to a blinded stepped-wedge cross-over design, (5) progressing to a blinded active-controlled stepped-wedge cross-over trial, and (6) conducting randomised stepped-wedge community trials. We also propose a decision-making algorithm for relevant stakeholders in advanced stages of vaccine trials.It is important to remember that the emergent nature of the COVID-19 situation does not justify a compromise on core ethical values. In fact, the discourse surrounding this topic and the decisions made will remain a potent case study and a continuously referenced example for all such future scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,583 | 0,606 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,051 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».