Knowledge, Opinions and Experiences of Researchers Regarding Ethical Regulation of Biomedical Research in Benin: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Ethics in biomedical research is still a fairly new concept in Africa. This work aims to assess the knowledge, attitude and experiences of Beninese researchers in regard to the national ethical regulatory framework of biomedical research in Benin.Methods: This was a cross-sectional, prospective and descriptive study, involving all the researchers fulfilling the inclusion criteria. Data were collected through a face-to-face interview using a questionnaire and analysed. Proportions and means were calculated with their confidence intervals and standard deviations, respectively.Results: Of the 110 participants included in the study, 40.9% were medical lecturers and 71.1% had been involved in more than 10 biomedical research as researcher. Less than three quarters (69.1%) were able to correctly quote the basic principles from Belmont report. The quarter (25.45%) of them knew the attributions of the National Ethics Committee for Health Research (CNERS in French) and 38.2%, the content of the legislation on health research ethics in Benin. The common ethical rules were known by 69.1% of the participants. A quarter (25.5%) of participants said they always present the study’s briefing note to their study participants and 62.7% said they systematically request informed consent. For those who do not present the briefing note to participants, the main reasons provided were the researchers' difficulties in writing the note in plain language and the participants ' limitation in understanding it.Conclusions: The foundations of a good ethical framework for health research exist in Benin. However, the deployment and use of the various legal texts deserve to be improved.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».