Serious genetic disorders: Can or should they be defined?*
Notice bibliographique
Résumé
The word "serious" appears in laws and policies regarding genetics services but is not defined. Genetics professionals would most likely be consulted if definitions are made. We surveyed all U.S. board-certified genetics services providers and all members of the European Society of Human Genetics (ESHG), Canadian College of Medical Geneticists (CCMG), and Ibero-American Society of Human Genetics (IASHG), using anonymous, mailed questionnaires. Respondents were asked to list three conditions they considered lethal, three that were serious but not lethal, and three that were not serious. Of 3,317 asked to respond, 1,481 (45%) returned questionnaires. Analysis was limited to responses of the 1,264 (85%) who saw patients. Respondents listed 537 conditions, with extensive overlap between categories; 46% of conditions listed as serious were also listed as not serious and 41% were listed as lethal. Respondents did not want professional societies, laws, or national ethics committees to define serious. They favored individual patients as decision makers, with the help of individual doctors. Their reasons were that genetic disorders vary in expression, individuals perceive disorders differently, professional or legal definitions could be unfair to minority groups, definitions tend to be inflexible when new treatments appear. In the United States, most would not use a definition of serious to limit reproductive services, carrier screening, or neonatal intensive care; outside the United States, more supported limitations. There is not sufficient consensus among experienced genetics professionals to define serious genetic conditions for purposes of law or policy. Responses point to social and economic influences on perceptions of what constitutes a serious genetic disorder.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».