Evidence-Based Management of Nutrigenomics Expectations and ELSIs
Notice bibliographique
Résumé
Nutrigenomics is a new application context for genomics technologies that focuses on the bidirectional study of genetic factors influencing host (individuals' or populations') response to diet and the effects of bioactive constituents in food on host genome and gene expression. Nutrigenomics is considered the next wave after pharmacogenomics for individualization of health interventions. However, relatively little attention has been given to the specific ethical-legal-social issues (ELSIs) and sociotechnical expectations raised by nutrigenomics research. Some of the ELSIs, such as ensuring privacy of genetic information and implications of genetic testing for health insurance and employment, may be shared across the continuum of genomic technology applications in human disease genetics, pharmacogenomics and nutrigenomics. However, there are certain aspects of nutrigenomics research that may result in unique or unprecedented ELSIs. For example, nutrigenomics has a strong focus on public health and the prevention/modification of 'predisease phenotypes' in apparently healthy individuals. Thus, in contrast to previous applications of genomics technologies, where the goal is to distinguish existing disease from absence of disease, the aim of nutrigenomics is the discernment of nuanced differences in predisease states. Moreover, there is evidence to suggest that ELSIs may be different in biomarker discovery, translational research and clinical testing stages of nutrigenomics. Ideally, ELSI research and nutrigenomics bioscience should progress in parallel and in a commensurate manner. We suggest that qualitative research methods, using a hypothesis-free approach, can be employed to gain deeper insights on complex bioethics issues that do not ordinarily lend themselves to formal hypothesis testing with the quantitative methods used in biomedical sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,613 | 0,799 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,027 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».