REGULATING PREIMPLANTATION GENETIC DIAGNOSIS: THE CASE OF DOWN'S SYNDROME
Notice bibliographique
Résumé
Preimplantation genetic diagnosis (PGD) involves the testing of embryos produced through in vitro fertilisation (IVF) or intracytoplasmic sperm injection. One or two blastomeres are excised from the embryo at the 6- to 8-cell stage, and a genetic analysis is conducted with probes to detect heritable genetic conditions. Most commonly, only ‘unaffected’ embryos will then be transferred to the uterus in the hope of initiating a pregnancy that in all likelihood will not be affected by the familial disorder or chromosomal anomaly tested for.1 PGD was originally developed in the late 1980s as an alternative to prenatal diagnosis (PND) for couples wishing to produce a genetically related child free of an undesired, heritable, genetic condition where at least one of the prospective parents is a known carrier.2 Given that it is possible, and in the opinion of some desirable3 to utilise PGD to select against Down's syndrome embryos in the context of IVF, is it appropriate for health care professionals to offer, and society to permit, the use of this technology for this purpose? What makes this condition so ‘serious’—in contradistinction to other ‘not-serious-enough’ conditions—that PGD testing for it is deemed an appropriate intervention.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».