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Enregistrement W2023411110 · doi:10.2174/1875692112666140313004825

Point-of-Care Genetic Tests for Infectious Disease: Legal Considerations

2014· article· en· W2023411110 sur OpenAlexaffabout
Adrian Thorogood, Ma’n H. Zawati, Bartha Maria Knoppers

Notice bibliographique

RevueCurrent pharmacogenomics and personalized medicine (Online)/Current pharmacogenomics and personalized medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)MedicineIdentification (biology)LegislationHealth careNormativeRisk analysis (engineering)Point of careDiseaseMedical emergencyPolitical sciencePathologyLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personalized medicine will play an important role in the treatment of infectious diseases. Molecular microbiology diagnostics have the potential to identify pathogens with great accuracy and rapidity. The speed of identification is particularly crucial to effective clinical management of many infections. An important complement to precision diagnostic techniques is moving towards point-of-care application, to avoid the costly diagnostic delays associated with transport and laboratory analysis. Point-of-care molecular diagnostics are expected to have a significant impact in combatting hospital acquired infections (‘HAIs’). HAIs are a major cause of increased morbidity and death among patients in health care settings globally. These infections are often antibiotic resistant, and affect already weakened patients. It is hoped that molecular diagnostics will eventually allow for the rapid identification of a particular strain of pathogen(s), even for unculturable and polymicrobial infections. This article considers how the existing legal and normative framework governing hospitals’ responses to HAIs may affect the introduction of rapid, point-of-care molecular diagnostics. To this end, we carried out a review of international, national, and institutional guidelines addressing hospital duties to prevent, control, and rapidly diagnose HAIs. We also reviewed relevant legislation and case law in Canada and the United States. In particular, we consider if the complex normative framework governing hospitals helps or hinders the adoption and implementation of precision diagnostic tools. We conclude that health-care institutions are likely to come under increasing pressure – both ethical and legal – to adopt rapid molecular diagnostics as part of their response to HAIs. Keywords: Hospital Acquired Infection, genomics, precision medicine, point-of-care, ethics, law.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,029
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0170,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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