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Enregistrement W6958657364 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6596033.v1

What do we talk about when we talk about “equipoise”? Stakeholder interviews assessing the use of equipoise in clinical research ethics

2024· other· en· W6958657364 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Taxonomy and Phylogenetics
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationClinical equipoiseResearch ethicsSet (abstract data type)StakeholderTest (biology)Grounded theoryClinical trialClinical research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Equipoise, generally defined as uncertainty about the relative effects of the treatments being compared in a trial, is frequently referenced as an ethical standard for the conduct of randomized clinical trials. However, it seems to be defined in several different ways and may be used differently by different individuals. We explored how clinical researchers, chairs of research ethics boards, and philosophers of science define and reason with this term. Methods We completed semi-structured interviews about clinical trial ethics with 15 clinical researchers, 15 research ethics board chairs, and 15 philosophers of science/bioethicists. Each participant was asked a standardized set of 10 questions, 4 of which were specifically about equipoise. All interviews were conducted telephonically and transcribed. Responses were grouped and analysed via a modified grounded theory method. Results Forty-three respondents defined equipoise in 7 logically distinct ways, and 2 respondents could not explicitly define it. The most common definition, offered by 14 respondents (31%), defined “equipoise” as a disagreement at the level of a community of physicians. There was significant variability in definitions offered between and within groups. When asked how they would “operationalize” equipoise — i.e. check or test for its presence — respondents provided 7 alternatives, the most common being in relation to a literature review (15/45, 33%). The vast majority of respondents (35/45, 78%) felt the concept was helpful, though many acknowledged that the lack of a clear definition or operationalization was problematic. Conclusion There is significant variation in definitions of equipoise offered by respondents, suggesting that parties within groups and between groups may be referring to different concepts when they reference “equipoise”. This non-uniformity may impact fairness and transparency and opens the door to potential ethical problems in the evaluation of clinical trials — for instance, a patient may understand equipoise very differently than the researchers enrolling her in a trial, which could cause her agreement to participate to be based upon false premises.

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)0,197
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,277
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1970,277
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0160,031
Communication savante0,0150,024
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,650
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,213 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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