An Update to Returning Genetic Research Results to Individuals: Perspectives of the Industry Pharmacogenomics Working Group
Notice bibliographique
Résumé
The ease with which genotyping technologies generate tremendous amounts of data on research participants has been well chronicled, a feat that continues to become both faster and cheaper to perform. In parallel to these advances come additional ethical considerations and debates, one of which centers on providing individual research results and incidental findings back to research participants taking part in genetic research efforts. In 2006 the Industry Pharmacogenomics Working Group (I-PWG) offered some 'Points-to-Consider' on this topic within the context of the drug development process from those who are affiliated to pharmaceutical companies. Today many of these points remain applicable to the discussion but will be expanded upon in this updated viewpoint from the I-PWG. The exploratory nature of pharmacogenomic work in the pharmaceutical industry is discussed to provide context for why these results typically are not best suited for return. Operational challenges unique to this industry which cause barriers to returning this information are also explained.
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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 | 0,092 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,028 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,057 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».