A rapid review of community engagement and informed consent processes for adaptive platform trials and alternative design trials for public health emergencies
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold> Background <ns4:italic>:</ns4:italic> </ns4:bold> Public Health Emergencies (PHE) demand expeditious research responses to evaluate new or repurposed therapies and prevention strategies. Alternative Design Trials (ADTs) and Adaptive Platform Trials (APTs) have enabled efficient large-scale testing of biomedical interventions during recent PHEs. Design features of these trials may have implications for engagement and/or informed consent processes. We aimed to rapidly review evidence on engagement and informed consent for ADTs and APTs during PHE to consider what (if any) recommendations can inform practice. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold> Method <ns4:italic>:</ns4:italic> </ns4:bold> In 2022, we searched 8 prominent databases for relevant peer reviewed publications and guidelines for ADTs/APTs in PHE contexts. Articles were selected based on pre-identified inclusion and exclusion criteria. We reviewed protocols and informed consent documents for a sample of large platform trials and consulted with key informants from ADTs/APT trial teams. Data were extracted and summarised using narrative synthesis. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold> Results <ns4:italic>:</ns4:italic> </ns4:bold> Of the 49 articles included, 10 were guidance documents, 14 discussed engagement, 10 discussed informed consent, and 15 discussed both. Included articles addressed ADTs delivered during the West African Ebola epidemic and APTs delivered during COVID-19. PHE clinical research guidance documents highlight the value of ADTs/APTs and the importance of community engagement, but do not provide practice-specific guidance for engagement or informed consent. Engagement and consent practice for ADTs conducted during the West African Ebola epidemic have been well-documented. For COVID-19, engagement and consent practice was described for APTs primarily delivered in high income countries with well-developed health service structures. A key consideration is strong communication of the complexity of trial design in clear, accessible ways. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusion</ns4:bold> : We highlight key considerations for best practice in community engagement and informed consent relevant to ADTs and APTs for PHEs which may helpfully be included in future guidance. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Protocol</ns4:bold> : The review protocol is published online at <ns4:ext-link xmlns:ns5="http://www.w3.org/1999/xlink" ext-link-type="uri" ns5:href="https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO">Prospero</ns4:ext-link> on 15/06/2022: registration number CRD42022334170. </ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheIntégrité de la recherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,555 | 0,801 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».