Clinical and Vaccine Trials for COVID-19: Key Considerations from Social Science || Essais cliniques de traitements et de vaccins contre la COVID-19 :considérations clés issues des sciences sociales || Estudos Clínicos E Ensaios Com Vacinas Contra A COVID-19: Principais considerações das ciências sociais
Notice bibliographique
Résumé
Previous months have witnessed a growth of clinical research in response to the COVID-19 crisis. This brief sets out social science considerations that can inform clinical and vaccine trials for COVID-19. It was developed for SSHAP by London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM) by Rose Burns, Alex Bowmer, Luisa Enria, Samantha Vanderslott (University of Oxford) and Shelley Lees in order to inform design, recruitment and community engagement, implementation and results dissemination for trials of emerging vaccine and therapeutic candidates for COVID-19. Colleagues from Dalhousie University and Kings college London reviewed it. Nos últimos meses houve um aumento da pesquisa clínica em resposta à crise da COVID-19. Esta síntese apresenta a contribuição das ciências sociais nos ensaios clínicos com vacinas contra a COVID-19. A síntese foi elaborada para a Plataforma das Ciências Sociais na Ação umanitária (Social Science in Humanitarian Action Platform - SSHAP) pela Escola de Higiene e Medicina Tropical de Londres (London School of Hygiene and Tropical Medicine - LSHTM), por Rose Burns, Alex Bowmer, Luisa Enria, Samantha Vanderslott (Universidade de Oxford) e Shelley Lees, com o objetivo de informar o desenho, recrutamento e envolvimento comunitário, a implementação e disseminação dos resultados de ensaios para novas vacinas e terapêuticas candidatas para a COVID-19. O documento foi revisado por colegas da Universidade Dalhousie e do Kings College London. A SSHAP é responsável pelo resumo.||Please note: there is an accompanying infographic summarising the key points from the briefing. Lors des mois précédents, l'on a assisté à une augmentation de la recherche clinique en réponse à la crise de la COVID-19. Cette note stratégique énonce des considérations issues des sciences sociales susceptibles d'éclairer les essais cliniques de traitements et de vaccins contre la COVID-19. Elle a été élaborée pour la SSHAP par la London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM) par Rose Burns, Alex Bowmer, Luisa Enria, Samantha Vanderslott (Université d'Oxford) et Shelley Lees afin d’éclairer la conception, le recrutement et l’engagement communautaire, la mise en oeuvre et la diffusion des résultats inhérents aux essais de nouveaux vaccins et de candidats thérapeutiques dans le cadre de la riposte contre la COVID-19.
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 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 | 0,538 | 0,495 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».