Cost analysis of DNA‐based testing in a large Canadian family with multiple endocrine neoplasia type 2
Notice bibliographique
Résumé
One of the major goals of genetic testing is the reduction of morbidity and mortality. Given the appropriate circumstances, this can result in reduction in health care costs. Such savings can be demonstrated most effectively in large families with mutations in well characterized, dominantly acting genes. In our large family, a point mutation TGC>CGC in exon 10 of the RET proto-oncogene, which results in a missense mutation (Cys620Arg), was identified in two individuals. The proband has medullary thyroid carcinoma (MTC), as did her deceased mother. One son has MTC and Hirschsprung's disease. The proband's mother had nine siblings; the proband has three siblings, another son, and 69 maternal cousins. Genetic testing has been performed on the closest relatives and has identified four individuals with, and 54 individuals without, a familial RET mutation. Significant cost savings have been realized in both genetic testing and clinical surveillance. In this family, for every at-risk individual identified as a true-negative, the minimum yearly savings in clinical surveillance is 508 dollars per person. As demonstrated by this case, economic costs of genetic diagnostics should take into account the potential saved monies in tests, both molecular and clinical.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».