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Enregistrement W4388894531 · doi:10.1002/eahr.500189

Navigating Informed Consent Requirements and Expectations in Cluster Randomized Trials: Research Ethics Board Members’ and Researchers’ Views

2023· article· en· W4388894531 sur OpenAlexaff
Anita Ho, Soodabeh Joolaee, Michael McDonald, Don Grant, Michel White, Holly Longstaff, Eiríkur Pálsson

Notice bibliographique

RevueEthics & Human Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityProvincial Health Services AuthorityUniversity of British ColumbiaFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformed consentResearch ethicsCornerstoneBiobankPsychologyQualitative researchPsychological interventionPublic relationsEngineering ethicsMedical educationAlternative medicineMedicinePolitical scienceNursingSociologyEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed consent is a cornerstone of ethical human research. However, as cluster randomized trials (CRTs) are increasingly popular to evaluate health service interventions, especially as health systems aspire toward the learning health system, questions abound how research teams and research ethics boards (REBs) should navigate intertwining consent and data-use considerations. Methodological and ethical questions include who constitute the participants, whose and what types of consent are necessary, and how data from people who have not consented to participation should be managed to optimize the balance of trust in the research enterprise, respect for persons, the promotion of data integrity, and the pursuit of the public good in the research arena. In this paper, we report the findings and lessons learned from a qualitative study examining how researchers and REB members consider the ethical dimensions of when data can be collected and used in CRTs in the evolving research landscape.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,593
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,849
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5930,849
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,067
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,962
Tête enseignante GPT0,774
Écart entre enseignants0,187 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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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