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Enregistrement W4200397032 · doi:10.3389/fmedt.2021.794003

Patient and Citizen Participation in the Identification of Ethical Considerations Aiming to Address Uncertainty in the Evaluation of Promising Interventions in a Pandemic Context

2021· article· en· W4200397032 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Olivier, Isabelle Ganache, Olivier Demers‐Payette, Louis Lochhead, Sandra Peláez, Michèle de Guise, Marie‐Pascale Pomey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medical Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalInstitut National d'Excellence en Santé et en Services Sociaux
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)Government (linguistics)PandemicPublic relationsExcellenceHealth careMedicinePublic healthPolitical sciencePsychologyNursingDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the beginning of the COVID-19 pandemic, numerous studies have been conducted to identify interventions that could contribute to alleviating the burden it has caused. The Institut national d'excellence en santé et en services sociaux (INESSS) has played a key role in informing the government of Québec regarding the evaluation of specific pandemic-related interventions. This process took place in a context characterized by a sense of urgency to assess and recommend potential interventions that could save lives and reduce the effects of the disease on populations and healthcare systems, which increased the pressure on the regulatory agencies leading these evaluations. While some of the interventions examined were considered promising, results from COVID-19 studies often led to uncertainty regarding their efficacy or safety. Regulatory agencies evaluating the value of promising interventions thus face challenges in deciding whether these should be made available to the population, particularly when assessing their benefit-risk balance. To shed light on these challenges, we identified underlying ethical considerations that can influence such an assessment. A rapid literature review was conducted in February 2021, to identify the main challenges associated with the benefit-risk balance assessment of promising interventions. To reinforce our understanding of the underlying ethical considerations, we initiated a discussion among various social actors involved in critical thinking surrounding the evaluation of promising interventions, including ethicists, clinicians and researchers involved in clinical or public health practice, as well as patients and citizens. This discussion allowed us to create a space for exchange and mutual understanding among these various actors who contributed equally to the identification of ethical considerations. The knowledge and perspectives stemming from the scientific literature and those consulted were integrated in a common reflection on these ethical considerations. This allowed patients and citizens, directly affected by the evaluation of pandemic-related interventions and the resulting social choices, to contribute to the identification of the relevant ethical considerations. It also allowed for reflection on the responsibilities of the various actors involved in the development, evaluation, and distribution of promising interventions in a setting of urgency and uncertainty, such as that brought about by the COVID-19 pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,347
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,141 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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