Notice bibliographique
Résumé
Recently, spectacular advances in diagnostic technologies, genomics, etc. offer unprecedented opportunities for widespread testing of asymptomatic individuals, in the hope that this testing will unravel early disease signs which could lead to preventative or more effective therapeutic measures. In particular, one commercial organization, Theranos, promises to revolutionize diagnostics by offering multi-analyte testing at low prices in commercial outlets, thus challenging the current paradigm of targeted and centralized diagnostic testing. In this paper, I analyze the Theranos technology and their promises, and contrast this information with the currently used technologies, to show that most of the company's claims are exaggerated. While it remains to be seen if this technology will revolutionize diagnostics, in this Opinion Paper, I also draw attention of associated issues, such as self-testing and self-interpretation of results, over-testing, over-diagnosis and over-treatment, along with their associated harms. As the public is bombarded daily with new and revolutionary health-related advances, it is time to balance the enthusiasm of the seemingly obvious huge gains, by also explaining the associated possible harms.
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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 | 0,042 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,057 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».