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Enregistrement W4383186065 · doi:10.1080/08989621.2023.2233419

Deploying an ethics needs assessment to inform a navigational tool for research compliance pathways at a provincial Canadian health authority

2023· article· en· W4383186065 sur OpenAlexaffabout
Elaine Fung, Élodie Portales-Casamar, Priyanka Kadam, Holly Longstaff

Notice bibliographique

RevueAccountability in Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityProvincial Health Services AuthorityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYVariety (cybernetics)Health careCompliance (psychology)Knowledge managementBusinessService (business)Public relationsProcess managementComputer sciencePolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practitioners aim to improve healthcare systems and clinical care through a variety of activities as part of a learning healthcare system. Yet the distinction between projects requiring Research Ethics Board (REB) approval or not is becoming increasingly blurred, making it difficult for researchers and others to classify projects and then navigate the required compliance pathway appropriately. To address this challenge, the Provincial Health Services Authority (PHSA) of British Columbia (BC) created a decision tool called the "PHSA Project Sorter Tool" to serve its diverse community while also meeting the unique needs of the BC regulatory and policy environment. The goal of the tool was to standardize and clarify organizational project review and ensure project leads were referred to the appropriate review body or service provider within the PHSA in the most efficient manner possible. In this paper, we describe the ethics needs assessment that was conducted to inform the tool and the results of our ongoing evaluation of the tool since it was launched in January, 2020. Our project shows that this simple tool can reduce burdens on staff and provide clarity to users by standardizing processes and terms and directing users to appropriate internal resources.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,004
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,910
Tête enseignante GPT0,734
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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