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Enregistrement W2044432552 · doi:10.1542/peds.2013-1416

Public Perceptions of Pharmacogenetics

2014· article· en· W2044432552 sur OpenAlexafffund
Steven C. Zhang, Bruce Carleton, Michael R. Hayden, Michael Rieder

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPharmacogeneticsMedicinePerceptionFamily medicineGenetic testingExploratory analysisPsychologyData scienceGenotypeInternal medicineGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Pharmacogenetics (PGx) promises to optimize patient response to therapy. However, the public's acceptance of PGx is not well known, notably when this applies to children. Our objective was to explore perceptions of PGx testing among individuals, who differ from each other by either parental status or educational exposure to PGx, and to explore parents' views between PGx testing for oneself and PGx testing for their children. METHODS: An exploratory survey was conducted among parents and other adults. Surveys P and C were completed by parents, survey NP by middle-aged nonparents, and survey MS by medical students. RESULTS: Proper explanation before PGx testing appeared to be the most important issue to the respondents (eg, P = 1.55 × 10(-38) for survey NP). Respondents who were more knowledgeable about PGx were also more comfortable with PGx testing (eg, P = 2.53 × 10(-7) in case of mild disease). When PGx testing was for one's child, parents valued their own understanding more than their child's assent (P = 1.57 × 10(-17)). CONCLUSIONS: The acceptability of PGx testing, either for oneself or for one's child, seemed to depend on baseline PGx knowledge, but not on parenthood.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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