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Enregistrement W4376116833 · doi:10.1017/cjn.2023.24

Placebo Effects and Neuromodulation: Ethical Considerations and Recommendations

2023· review· en· W4376116833 sur OpenAlexaffvenue
Adriano Mollica, Rachel Greben, Mariève Cyr, Jay A. Olson, Matthew J. Burke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePain Management and Placebo Effect
Établissements canadiensMcGill UniversityHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuromodulationPlaceboPsychologyMedicinePsychotherapistPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceAlternative medicineCentral nervous systemPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Placebo-controlled trials are the gold standard of evaluating treatment efficacy in clinical research. Neuromodulation is emerging as an important treatment pathway for many neuropsychiatric conditions, and placebo control arms of these trials require careful design with unique considerations (e.g., sham devices that mimic active stimulation, blinding effectiveness). Inherent to placebo-controlled trials are ethical concerns, such as deception, and potential harm of not receiving the active treatment. In this article, we outline important ethical considerations of placebo-controlled trials across neuromodulation approaches and provide recommendations on how ethical principles can be adhered to going forward. We specifically address issues of autonomy and respect for persons, beneficence, and justice. Within the context of this ethical framework, we also discuss factors influencing placebo effects in neuromodulation, the importance of adequate blinding, and alternative trial designs that could be considered.

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)0,190
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,394
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1900,394
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0080,015
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0290,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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