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Enregistrement W2108333064 · doi:10.1111/j.1399-0004.2007.00770.x

Managing genetic discrimination: Strategies used by individuals found to have the Huntington disease mutation

2007· article· en· W2108333064 sur OpenAlexaff
Yvonne Bombard, Elizabeth Penziner, Joji Decolongon, MLN Klimek, Susan Creighton, Oksana Suchowersky, Mark Guttman, Jane S. Paulsen, Joan L. Bottorff, Michael R. Hayden

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia HospitalCentre for Movement DisordersChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of CalgaryChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésGenetic discriminationGenetic testingHuntington's diseaseDiseaseMutationGenotypePredictive testingGeneticsGenetic variationPsychologyBiologyMedicineGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of predictive testing for Huntington disease (HD) over 20 years ago has led to the advent of a new group of individuals found to have the HD mutation that are currently asymptomatic, yet destined in all likelihood to become affected at some point in the future. Genetic discrimination, a social risk associated with predictive testing, is the differential treatment of individuals based on genotypic difference rather than physical characteristics. While evidence for genetic discrimination exists, little is known about how individuals found to have the HD mutation cope with the potential for or experiences of genetic discrimination. The purpose of this study was to explore how individuals found to have the HD mutation manage the risk and experience of genetic discrimination. Semi-structured individual interviews were conducted with 37 individuals who were found to have the HD mutation and analysed using grounded theory methods. The findings suggest four main strategies: "keeping low", minimizing, pre-empting and confronting genetic discrimination. Strategies varied depending on individuals' level of engagement with genetic discrimination and the nature of the experience (actual experience of genetic discrimination or concern for its potential). This exploratory framework may explain the variation in approaches and reactions to genetic discrimination among individuals living with an increased risk for HD and may offer insight for persons at risk for other late-onset genetic diseases to cope with genetic discrimination.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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