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Enregistrement W2160453881 · doi:10.1186/s12967-014-0238-6

Genetics and primary care: where are we headed?

2014· editorial· en· W2160453881 sur OpenAlexaff
Vasiliki Rahimzadeh, Gillian Bartlett

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering ethicsHealth carePrimary careTranslational medicineGenetic testingPrecision medicinePersonalized medicineFace (sociological concept)MedicinePolitical scienceSociologyBioinformaticsGeneticsBiologyFamily medicineEngineeringLawPathologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since first sequencing the human genome in 2003, emerging genetic/genomic technologies have ushered in a revolutionary era of medicine that purports to bridge molecular biology and clinical care. The field of translational medicine is charged with mediating this revolution. Sequencing innovations are far outpacing guidelines intended to ease their practice-based applications, including in primary care. As a result, genomic medicine's full integration in primary care settings especially, has been slow to materialize. Researchers and clinicians alike face substantial challenges in navigating contentious ethical issues raised in translation and implementation, namely preserving the spirit of whole-person approaches to care; maintaining respect for persons and communities; and translating genetic risk into clinical actionability. This commentary therefore explores practical barriers to, and ethical implications of, incorporating genomic technologies in the primary care sector. These ethical challenges are both philosophical and infrastructural. From a primary care perspective, the commentary further reviews the ethical, legal and social implications of the Center for Disease Control's proposed model for assessing the validity and utility of genomic testing and family health history applications. Lastly, the authors provide recommendations for future translational initiatives that aim to maximize the capacities of genomic medicine, without compromising primary care philosophies and foundations of practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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