What do we talk about when we talk about “equipoise”? Stakeholder interviews assessing the use of equipoise in clinical research ethics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Equipoise, generally defined as uncertainty about the relative effects of the treatments being compared in a trial, is frequently referenced as an ethical standard for the conduct of randomized clinical trials. However, it seems to be defined in several different ways and may be used differently by different individuals. We explored how clinical researchers, chairs of research ethics boards, and philosophers of science define and reason with this term. METHODS: We completed semi-structured interviews about clinical trial ethics with 15 clinical researchers, 15 research ethics board chairs, and 15 philosophers of science/bioethicists. Each participant was asked a standardized set of 10 questions, 4 of which were specifically about equipoise. All interviews were conducted telephonically and transcribed. Responses were grouped and analysed via a modified grounded theory method. RESULTS: Forty-three respondents defined equipoise in 7 logically distinct ways, and 2 respondents could not explicitly define it. The most common definition, offered by 14 respondents (31%), defined "equipoise" as a disagreement at the level of a community of physicians. There was significant variability in definitions offered between and within groups. When asked how they would "operationalize" equipoise - i.e. check or test for its presence - respondents provided 7 alternatives, the most common being in relation to a literature review (15/45, 33%). The vast majority of respondents (35/45, 78%) felt the concept was helpful, though many acknowledged that the lack of a clear definition or operationalization was problematic. CONCLUSION: There is significant variation in definitions of equipoise offered by respondents, suggesting that parties within groups and between groups may be referring to different concepts when they reference "equipoise". This non-uniformity may impact fairness and transparency and opens the door to potential ethical problems in the evaluation of clinical trials - for instance, a patient may understand equipoise very differently than the researchers enrolling her in a trial, which could cause her agreement to participate to be based upon false premises.
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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 | 0,187 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».