A blank check or a global public good? A qualitative study of how ethics review committee members in Colombia weigh the risks and benefits of broad consent for data and sample sharing during a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Broad consent for future use facilitates the reuse of participant-level data and samples, which can conserve limited resources by confirming research findings and facilitate the development and evaluation of public health and clinical advances. Ethics review committees (ERCs) have to balance different stakeholder concerns when evaluating the risks and benefits associated with broad consent for future use. In this qualitative study, we evaluated ERC members' concerns about different aspects of broad consent, including appropriate governance, community engagement, evaluation of risks and benefits, and communication of broad consent for future use in Colombia, which does not currently have national guidance related to broad consent for future use. We conducted semi-structured, in-depth interviews with 24 ERC members from nine Colombian ERCs. We used thematic analysis to explore ERC members' concerns related to broad consent for future use. Most ERC members expressed concern about the idea of not specifying the purposes for which data would be used and by whom and suggested that pre-specifying governance procedures and structure would address some of their concerns about broad consent. ERC members emphasized the need for engaging communities and ensuring research participants understood broad consent for future use-related language in informed consent forms. Researchers and research institutions are under increasing pressure to share public health-related data. ERC members play a central role in balancing the priorities of different stakeholders and maintaining their community's trust in public health research. Further work is needed on guidelines for developing language around broad consent, evaluating community preferences related to data sharing, and developing standards for describing governance for data or sample sharing in the research protocol to address ERC members' concerns around broad consent for future use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».