Genetic Screening: A Conceptual Framework for Programmes and Policy-Making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Policy-makers are faced with increasing pressures from a range of different stakeholders to introduce or expand genetic screening programmes. A shared understanding is therefore needed of the many factors influencing these complex policy decisions. Our aim was to develop a theoretical framework that highlights the multiple components and influences involved in genetic screening and the policy-making process. METHODS: As part of a larger research programme, existing policy frameworks relating to genetic screening were identified through a review of the literature. Major themes were identified and synthesized into an overarching framework, which was further refined through discussions with key informants. RESULTS: The framework consists of three parts. The first part conceptualizes genetic screening as an integrated public health programme. The second part describes the policy-making process at each stage in the life cycle of the programme. The third part depicts the broader context within which policy-making occurs. CONCLUSION: This framework can support policy-makers by fostering a common understanding and facilitating dialogue with stakeholders. The framework has also been used as the conceptual foundation for the development of a more elaborate decision-guide.
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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 | 0,026 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».