MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317399053 · doi:10.1177/22925503221151185

Ethical Considerations Regarding Financial Incentives in Plastic Surgery-Related Health Research

2023· review· en· W4317399053 sur OpenAlexaff
Lucas Gallo, Matteo Gallo, Morgan Yuan, Sophocles H. Voineskos, Ronen Avram, Mark McRae, Matthew McRae, Christopher J. Coroneos, Lisa Schwartz, Achilleas Thoma

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensImpactUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveBusinessPsychologyEngineering ethicsEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: To recruit enough patients to achieve adequate statistical power in clinical research, investigators often rely on financial incentives. The use of these incentives, however, remains controversial as they may cause patients to overlook risks associated with research participation. This concern is amplified in the context of plastic surgery where aesthetic procedures are often more desirable and are not typically covered by public or private insurance plans. Despite this, the ethical debate regarding the use of incentives has largely been absent from plastic surgery journals; therefore, efforts to summarize the existing literature in the context of plastic surgery are necessary. Methods: A narrative review of the peer-reviewed published literature was performed to identify existing articles pertaining to financial incentives in plastic surgery-related health research. Results: While incentives have the potential to improve sample sizes and promote the recruitment of under-represented patient populations, undue inducement and biased recruitment are possible. At present, there exists a paucity of empirical evidence to substantiate this. Efforts should be taken by investigators and research ethics boards (REBs) to limit the potential negative impacts of monetary compensation. Investigators should place reasonable limits on the value of incentives as well as select models associated with lower risks of undue influence and enrollment bias. When financial remuneration is offered, additional care should be taken by investigators to ensure participants are adequately informed of the risks associated with research participation. Conclusion: Current best practice recommendations suggest that proposals submitted to REBs justify the incentives used. Information regarding incentives should also be included within study consent forms and communicated as part of the informed consent process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,462
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,601
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4620,601
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,024
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0180,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,088 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic SurgeryMême sujetBiomedical Ethics and RegulationTravaux en français237 207