Familial Communication of Research Results: A Need to Know?
Notice bibliographique
Résumé
Research now provides participants greater indications of genetic risk for disease, even for conditions incidental to the research study. Given this development, should such information also be disclosed to the family of research participants? There has been some indication at the national level that genetic risk information can be disclosed to participants' families; however, limited attention has been given to returning research results to family. Thus, we have also incorporated the discussion surrounding the disclosure of genetic risk discovered in the clinic (e.g., genetic testing). A number of important questions are examined: Should genetic research results be provided to family? Are there differences between clinical and research findings that would prevent research results from being disclosed to family? Who should make the disclosure, if in fact it is done at all? We conclude by noting that the return of results is increasingly accepted as technology permits the discovery of more and more medically useful data. However, debates of whether results should be returned to participants must first be settled before moving to familial disclosure.
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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 | 0,131 | 0,219 |
| 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 | 0,012 | 0,049 |
| Communication savante | 0,012 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,025 |
| 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 ».