Navigating the consent river: questions to consider before waiving consent requirements in pragmatic cluster randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
The robust design and conduct of pragmatic cluster randomised trials may be in tension with the ethical requirement to obtain written informed consent from prospective research participants. In our experience, researchers tend to focus on whether a waiver of consent is appropriate for their studies. However, pragmatic cluster randomised trials raise other important questions that have direct implications for determining when an alteration or waiver of consent is permissible. To assist those involved in the design, conduct and review of pragmatic cluster randomised trials, we outline four critical questions to consider: (1) What is the nature of the intervention being evaluated? (2) Is the choice to use cluster randomisation justified? (3) Can the risk of recruitment bias be addressed? and (4) Is an alteration or waiver of consent appropriately justified? We recommend that researchers and research ethics committees conduct a stepwise analysis of a planned cluster randomised trial using these questions. To illustrate the application of this stepwise analysis, we use three pragmatic cluster randomised trials in the haemodialysis setting as case studies.
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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 | 0,853 | 0,927 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,048 |
| Communication savante | 0,026 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».