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Enregistrement W2300682580 · doi:10.1186/s40697-016-0104-y

Parental Attitudes to Genetic Testing Differ by Ethnicity and Immigration in Childhood Nephrotic Syndrome: A Cross-Sectional Study

2016· article· en· W2300682580 sur OpenAlexafffundabout
Karlota Borges, Jovanka Vasilevska‐Ristovska, Neesha Hussain‐Shamsy, Viral Patel, Tonny Banh, Diane Hébert, Rachel Pearl, Seetha Radhakrishnan, Tino D. Piscione, Christoph Licht, Valérie S. Langlois, Leo Levin, Lisa J. Strug, Rulan S. Parekh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésMedicineEthnic groupOdds ratioDemographyCross-sectional studyGenetic testingImmigrationPopulationLogistic regressionCohort studyPediatricsEnvironmental healthInternal medicinePathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies in the USA report differences in opinion among parents of different ethnic groups toward genetic testing for their child; however, there are no studies that address this issue in the diverse ethnic and immigrant population in Canada. OBJECTIVE: This study aims to determine whether ethnicity and immigration status influences parental interest in clinical genetic testing for a potentially progressive kidney disease. DESIGN: This is a cross-sectional study. SETTING: Participants were recruited from the Greater Toronto Area, Canada. PARTICIPANTS: The study included 320 parents of children ages 1-18 years with nephrotic syndrome enrolled in the Insight into Nephrotic Syndrome: Investigating Genes, Health and Therapeutics (INSIGHT) observational cohort study. MEASUREMENTS: Demographic, ethnicity, immigration, and child specific factors as well as interest in genetic testing were collected through self-reported questionnaires administered at baseline study visit. METHODS: Logistic regression models were used to examine association of ethnicity and immigration status with interest in genetic testing. RESULTS: The majority of parents (85 %) were interested in genetic testing for their child. South Asian and East/Southeast Asian parents had 74 and 76 % lower odds of agreeing to genetic testing when compared to Europeans (odds ratio (OR) 0.26, 95 % confidence interval (CI) 0.10-0.68; OR 0.24, 95 % CI 0.07-0.79, respectively) after controlling for age and sex of child, age and education level of parent, initial steroid resistance, and duration of time in Canada. Immigrants to Canada also had significantly lower odds (OR 0.29, 95 % CI 0.12-0.72) of agreeing to genetic testing after similar adjustment. Higher education level was not associated with greater interest in genetic testing (OR 1.24, 95 % CI 0.64-2.42). LIMITATIONS: Participants have already agreed to aggregate genetic testing for research purposes as part of enrolment in INSIGHT study. CONCLUSION: While majority of parents were interested in genetic testing for their child, immigrants, particularly South Asians and East/Southeast Asians, were more likely to decline genetic testing. Genetic counseling needs to be tailored to address specific concerns in these parental groups to maximize informed decision-making in the clinical setting. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT01605266.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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