Importance of public‐private partnerships for nutrition support research: An ASPEN Position Paper
Notice bibliographique
Résumé
Parenteral and enteral nutrition support are key components of care for various medical and physiological conditions in infants, children, and adults. Nutrition support practices have advanced over time, driven by the goals of safe and sufficient delivery of needed nutrients and improved patient outcomes. These advances have been, and continue to be, dependent on research and development studies. Such studies address aspects of enteral and parenteral nutrition support: formulations, delivery devices, health outcomes, cost-effectiveness, and related metabolism. The studies are supported by public funding from the government and by private funding from foundations and from the nutrition support industry. To build public trust in nutrition support research findings, it is important to underscore ethical research conduct and reporting of results for all studies, including those with industry sponsors. In 2019, American Society for Parenteral and Enteral Nutrition's (ASPEN's) Board of Directors established a task force to ensure integrity in nutrition support research that is done as collaborative partnerships between the public (government and individuals) and private groups (foundations, academia, and industry). In this ASPEN Position Paper, the Task Force presents principles of ethical research to guide administrators, researchers, and funders. The Task Force identifies ways to curtail bias and to minimize actual or perceived conflict of interests, as related to funding sources and research conduct. Notably, this paper includes a Position Statement to describe the Task Force's guidance on Public-Private Partnerships for research and funding. This paper has been approved by the ASPEN Board of Directors.
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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 | 0,209 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,060 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,069 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».