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Enregistrement W4392094769 · doi:10.1038/s41409-024-02246-x

Remuneration of donors for cell and gene therapies: an update on the principles and perspective of the World Marrow Donor Association

2024· review· en· W4392094769 sur OpenAlexfundno aff
Lina Hamad, Salmah Mahmood Ahmed, Eefke van Eerden, Suzanna M. van Walraven, Laura Machin

Notice bibliographique

RevueBone Marrow Transplantation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Blood ServicesAnthony NolanLancaster University
Mots-clésRemunerationMedicineSafeguardingIntensive care medicineFinanceBusinessNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cell and gene therapy (CGT) sector has witnessed significant advancement over the past decade, the inception of advanced therapy medicinal products (ATMPs) being one of the most transformational. ATMPs treat serious medical conditions, in some cases providing curative therapy for seriously ill patients. There is interest in pivoting the ATMP development from autologous based treatments to allogenic, to offer faster and greater patient access that should ultimately reduce treatment costs. Consequently, starting material from allogenic donors is required, igniting ethical issues associated with financial gains and donor remuneration within CGT. The World Marrow Donor Association (WMDA) established the Cellular Therapy Committee to identify the role WMDA can play in safeguarding donors and patients in the CGT field. Here we review key ethical principles in relation to donating cellular material for the CGT field. We present the updated statement from WMDA on donor remuneration, which supports non-remuneration as the best way to ensure the safety and well-being of donors and patients alike. This is in line with the fundamental objective of the WMDA to maintain the health and safety of volunteer donors while ensuring high-quality stem cell products are available for all patients. We acknowledge that the CGT field is evolving at a rapid pace and there will be a need to review this position as new practices and applications come to pass.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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