Redefining Disease? The Nosologic Implications of Molecular Genetic Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
How will developments in genetic knowledge affect the classification of disease? Leaders in genetics have suggested that knowledge of the role of genes in disease can determine nosology. Diseases might be defined by genotype, thus avoiding the limitations of more empirical approaches to categorization. Other commentators caution against disease definitions that are detached from the look and feel of disease, and argue for an interplay between genotypic and phenotypic information. Still others attribute nosologic change to social processes. We draw on an analysis of the scientific literature, our conversations with genetics clinicians, and reviews of patient organization Web sites to offer a revised interpretation of the nosologic implications of molecular genetic knowledge. We review the recent histories of three diseases--hemophilia, Rett syndrome, and cystic fibrosis--to argue that nosologic change cannot be explained by either biologic theories of disease etiology or sociologic theories of social tendencies. Although new genetic information challenges disease classifications and is highly influential in their redesign, genetic information can be used in diverse ways to reconstruct disease categories and is not the only influence in these revisions. Ironically, genetic information is likely to play a central role in producing a new, but still empirical, classification scheme.
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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 | 0,041 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,079 |
| Communication savante | 0,011 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».