Ethical analysis of vulnerabilities in cluster randomized trials involving people living with dementia in long‐term care homes
Notice bibliographique
Résumé
Cluster randomized trials (CRT) of non-pharmacological interventions are an important means of improving the quality of care and quality of life of people living with dementia (PLWD) in long-term care (LTC) homes. PLWD in LTC homes are, however, vulnerable in manifold ways. Therefore, researchers require guidance to ensure that the rights and welfare of PLWD are protected in the course of this valuable research. In this article, we introduce a framework for identifying vulnerabilities in randomized trials and apply it to three CRTs involving PLWD in LTC homes. CRTs may render PLWD in LTC homes vulnerable to three autonomy wrongs: inadequately informed consent, inadequately voluntary consent, and invasions of privacy; two welfare wrongs: risks of therapeutic procedure exceed potential benefits, and excessive risk of non-therapeutic procedures; and one justice wrong: unjust impact of research activities on care. We then discuss appropriate, feasible additional protections that can be implemented to mitigate vulnerability while preserving the scientific validity of the CRT. Corresponding additional protections that can be feasibly implemented include capacity assessments, substitute decision-makers, assent, insulation from LTC home employees during the consent process, patient advocates, utilizing LTC home employees for data collection, stakeholder engagement, additional supervision during study procedures, using caregivers to complete questionnaires by proxy, and gatekeeper permission. Reassuringly, many of these additional protections promote, rather than imperil, the scientific validity of these trials.
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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 | 0,729 | 0,843 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».