Development and description of GETT: a Genetic testing Evidence Tracking Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The completion of the Human Genome Project has increased the pace of discovery of genetic markers for disease. Despite tremendous efforts in fundamental research, clinical applications still lag behind expectations, partly due to the lack of effective tools to systematically search for and summarize published data relative to the clinical assessment of new diagnostic molecular tests. METHODS: Through a collaborative process using published tools and an expert panel, we developed a detailed checklist of the evidence that needs to be collected or produced to evaluate the potential usefulness of a new molecular diagnostic test. This tool is called GETT, for Genetic testing Evidence Tracking Tool. RESULTS: GETT allows 1) researchers to summarize the current evidence and to identify knowledge gaps for further research and; 2) stakeholders to collect data related to a given molecular test and improve their decision-making process. GETT comprises 72 clearly defined items/questions, grouped into 10 categories and 26 sub-themes, including an overview of disease epidemiology and genetics, the available diagnostic tools, and their analytical and clinical performances, availability of quality control programs, laboratory and clinical best practice guidelines, clinical utility, and impact on health care and psycho-social, ethical and legal implications. It also includes a summary of the evidence available and attempts to prioritise knowledge gaps related to the testing. We also compare GETT to other existing frameworks. CONCLUSIONS: This systematic evidence-based tracking tool, which is more detailed than existing frameworks and provides clear definition for each item, will help streamline collection of the available evidence to appraise the potential for clinical application of new molecular diagnostic tests and prioritize research to produce the evidence-base relative to the clinical implementation of molecular diagnostic tests.
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 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 | 0,108 | 0,319 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,009 |
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 ».