Invasive experimental brain surgery for dementia: Ethical shifts in clinical research practices?
Notice bibliographique
Résumé
The increasing dementia prevalence worldwide is driving the testing of novel therapeutic approaches, such as invasive brain technologies, despite limited clinical evidence and the risk of accelerating cognitive decline. Our manuscript (a) reviews the NIH Clinicaltrials.gov database for deep brain stimulation, stem cell implantation, and gene therapy trials on people with dementia; (b) discusses issues on beneficence, nonmaleficence, and autonomy associated with these trials; and (c) proposes nine recommendations that build on elements from the Declaration of Helsinki. We found 49 preregistered high-risk trials from nine countries planning to or involving 11,801 people with Alzheimer's or Lewy body dementia or dementia secondary to Parkinson's or Huntington's disease. Most of the people with Alzheimer's who are in these trials are from North America and East Asia. There is substantial heterogeneity in the enrolment criteria, even for trials recruiting only those with Alzheimer's disease. Although most trials enrol people in mild to moderate stages of Alzheimer's disease, trials in China enrol people who have severe Alzheimer's. Our findings highlight a pressing need to review and refine the enrolment criteria for invasive neural trials in people with dementia, considering risks, potential benefits, and capacity for informed consent. As a multidisciplinary team from Australia, the USA, Canada, and Germany with expertise in neurology, neuroscience, and ethics, we examine how it is essential to balance the risks of invasive neural research in a vulnerable population with limited capacity to provide informed consent to help advance the body of knowledge regarding a disease with limited therapeutic options.
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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 | 0,525 | 0,590 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,047 |
| Communication savante | 0,021 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».