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Enregistrement W1995540117 · doi:10.1111/cge.12418

Cross‐border reprogenetic services

2014· review· en· W1995540117 sur OpenAlexafffund
Vincent Couture, Régen Drouin, Seang Lin Tan, Chantal Bouffard

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxMcGill UniversityOttawa Fertility CentreUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésScope (computer science)PhenomenonService (business)Economic JusticePolitical scienceCorporate governancePublic relationsNarrativeBusinessMedicineLawComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review is to synthesize the current knowledge on the international movement of patients and biopsied embryo cells for pre-implantation genetic diagnosis and its different applications. Thus far, few attempts have been made to identify the specific nature of this phenomenon called 'cross-border reprogenetic services'. There is scattered evidence, both empirical and speculative, suggesting that these services raise major issues in terms of service provision, risks for patients and the children-to-come, the legal liabilities of physicians, as well as social justice. To compile this evidence, this review uses the narrative overview protocol combined with thematic analysis. Five major themes have emerged from the literature at the conjunction of cross-border treatments and reprogenetics: 'scope', 'scale', 'motivations', 'concerns', and 'governance'. Similar themes have already been observed in the case of other medical tourism activities, but this review highlights their singularity with reprogenetic services. It emphasizes the diagnostic and autologous feature of reprogenetics, the constant risk of misdiagnosis, the restriction on certain tests for medically controversial conditions, and the uncertain accessibility of genetic counseling in cross-border settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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