Biobank/Genomic Research in Nigeria: Examining Relevant Privacy and Confidentiality Frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria's commitment to genomic research and biobanking is beyond dispute. Proof, if there is need for one, is that the country is one of only six nations (others are Canada, China, Japan, the United Kingdom, and the United States) involved in the International HapMap Project. The HapMap Project is an innovative enterprise aimed at developing a haplotype map of the human genome, a tool that is helpful to studying the genetic basis of disease as well as the genetic or hereditary factors that contribute to variation in response to environmental factors, in susceptibility to infection, and in the effectiveness of, and adverse responses to, drugs and vaccines. In addition, the country is home to H3Africa biobank (with 45, 358 human samples in storage), affiliated with the Institute of Human Virology of Nigeria (IHVN), and several others. Benefits accruing from genomic research and biobanking are enormous; so also is protection of research subjects. The protection envisaged centers primarily on, inter alia, securing informed consent, safeguarding privacy and maintaining confidentiality of health information - all of which are enshrined in ethicolegal regimes in Nigeria. But whether these frameworks are consistent with international best practices is not at all clear, hence the need for this paper.
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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 | 0,055 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,040 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».