COVID-19 human challenge trials and randomized controlled trials: lessons for the next pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic touched off an unprecedented search for vaccines and treatments. Without question, the development of vaccines to prevent COVID-19 was an enormous scientific accomplishment. Further, the RECOVERY and Solidarity trials identified effective treatments for COVID-19. But all was not success. The urgent need for COVID-19 prevention and treatment fueled an embrace of risks—to research participants and to the reliability of the science itself—as allegedly necessary costs to speed scientific progress. Scientists and (even) ethicists supported overturning longstanding norms protecting healthy volunteers in human challenge trials to speed vaccine development, but these trials led to no vaccines. Physicians, with the approval of research ethics committees, designed hundreds of unblinded, single-center clinical trials at high risk of bias to speed the identification of new treatments. But these clinical trials led to no treatments. The lesson for future pandemics is that the acceptance of greater risks to participants or science does not reliably lead to progress. We are better served by science that upholds the highest ethical and methodological standards.
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.
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 | 0,810 | 0,903 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle