A Narrative Review of the Rationale for Conducting Neonatal Emergency Studies with a Waived or Deferred Consent Approach
Notice bibliographique
Résumé
Emergency research studies are high-stakes studies that are usually performed on the sickest patients, where many patients or guardians have no opportunity to provide full informed consent prior to participation. Many emergency studies self-select healthier patients who can be informed ahead of time about the study process. Unfortunately, results from such participants may not be informative for the future care of sicker patients. This inevitably creates waste and perpetuates uninformed care and continued harm to future patients. The waiver or deferred consent process is an alternative model that may be used to enroll sick patients who are unable to give prospective consent to participate in a study. However, this process generates vastly different stakeholder views which have the potential to create irreversible impediments to research and knowledge. In studies involving newborn infants, consent must be sought from a parent or guardian, and this adds another layer of complexity to already fraught situations if the infant is very sick. In this manuscript, we discuss reasons why consent waiver or deferred consent processes are vital for some types of neonatal research, especially those occurring at and around the time of birth. We provide a framework for conducting neonatal emergency research under consent waiver that will ensure the patient's best interests without compromising ethical, beneficial, and informative knowledge acquisition to improve the future care of sick newborn infants.
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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 | 0,015 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».