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Enregistrement W2119387590 · doi:10.1089/omi.2008.0049

Nutrigenomics and Ethics Interface: Direct-to-Consumer Services and Commercial Aspects

2008· review· en· W2119387590 sur OpenAlexaff
Nola M. Ries, David Castle

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight Center
Mots-clésGenetic testingNutrigenomicsTransparency (behavior)BusinessLegislationEnforcementPublic economicsInternet privacyPolitical scienceEconomicsLawGeneticsBiologyComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing variety and number of genetic tests are advertised and sold directly to consumers (DTC) via the Internet, including nutrigenomic tests and associated products and services. Consumers have more access to genetic information about themselves, but access does not entail certainty about the implications of test results. Potential personal and public health harms and benefits are associated with DTC access to genetic testing services. Early policy responses to direct-to-consumer (DTC) genetic testing often involved calls for bans, and some jurisdictions prohibited DTC genetic tests. Recent policy responses by oversight bodies acknowledge expansion in the range of DTC tests available and suggest that a "one-size-fits-all" regulatory approach is not appropriate for all genetic tests. This review discusses ethical and regulatory aspects of DTC genetic testing, focusing particularly on nutrigenomic tests. We identify policy options for regulating DTC genetic tests, including full or partial prohibitions, enforcement of existing truth-in-advertising laws, and more comprehensive information disclosure about genetic tests. We advocate the latter option as an important means to improve transparency about current evidence on the strengths and limits of gene-disease associations and allow consumers to make informed purchasing decisions in the DTC marketplace.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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