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Enregistrement W2059588986 · doi:10.1371/journal.pbio.1001699

Reflections on the Cost of "Low-Cost" Whole Genome Sequencing: Framing the Health Policy Debate

2013· article· en· W2059588986 sur OpenAlexafffund
Timothy Caulfield, J. W. Evans, Amy L. McGuire, Christopher McCabe, Tania Bubela, Robert Cook‐Deegan, Jennifer R. Fishman, Stuart Hogarth, Fiona A. Miller, Vardit Ravitsky, Barbara B. Biesecker, Pascal Borry, Mildred K. Cho, June Carroll, Holly Etchegary, Yann Joly, Sandra Soo‐Jin Lee, Karen Rothenberg, Pamela Sankar, Michael J. Szego, Pilar N. Ossorio, Daryl Pullman, François Rousseau, Wendy J. Ungar, Brenda J. Wilson

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecSt Joseph's Health CentreUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalMemorial University of NewfoundlandMount Sinai HospitalSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Institutes of HealthNational Human Genome Research InstituteEconomic and Social Research CouncilUniversity of TorontoAtlantic Canada Opportunities AgencyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyUniversity of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaEwing Marion Kauffman Foundation
Mots-clésPaceBiologyEnthusiasmHealth careGenomicsFraming (construction)Context (archaeology)GenomeEconomicsGeneticsEconomic growthPsychologyGeneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cost of whole genome sequencing is dropping rapidly. There has been a great deal of enthusiasm about the potential for this technological advance to transform clinical care. Given the interest and significant investment in genomics, this seems an ideal time to consider what the evidence tells us about potential benefits and harms, particularly in the context of health care policy. The scale and pace of adoption of this powerful new technology should be driven by clinical need, clinical evidence, and a commitment to put patients at the centre of health care policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,028 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations76
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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