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Enregistrement W2375370131 · doi:10.1002/9780470015902.a0025838

Management of Incidental Findings in Clinical Genomic Sequencing Studies

2016· other· en· W2375370131 sur OpenAlexaff
Sandi Dheensa, Shiri Shkedi‐Rafid, Gillian Crawford, Gabrielle Bertier, Lisa Schonstein, Anneke Lucassen

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2016
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpirical researchTest (biology)PsychologyDutyInformed consentMedical educationMedicineBiologyPathologyAlternative medicineMathematicsStatisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whole‐genome approaches, which are replacing targeted tests in research and clinical practice, increase the chances of ‘incidental findings’ (IFs) – that is, those unrelated to the reason for the test. IFs raise several challenging questions, such as are researchers obliged to disclose IFs, and does this change if the researcher is also a clinician? How can the clinical significance of IFs be determined, and what significance level should determine disclosure? Could family members be tested to help to clarify significance, and if so, how? What should happen if adult‐onset risks are found in children or prenatally? No consensus currently exists about disclosing IFs from research, or about how participants can be helped to make decisions about and give consent (not) to receive them. We recommend that as more research studies that use genome‐wide tests are launched, longitudinal empirical work be conducted to explore participants' experiences and inform best practice for consent and, where relevant, feedback. Key Concepts Using genome‐wide tests increases the likelihood that findings outside the target area will be made. These are often called ‘incidental findings’ (IFs). Early empirical data show that the chances of finding IFs range between 1% and 7%, depending on the test used. IFs in genetic and genomic medicine differ from those found in imaging or biochemistry because they can predict future risks and risks to family members. Researchers generally are not thought to have a duty of care to research participants, but some experts argue that they ought to return IFs that are clinically valid, medically important and actionable, or even ‘hunt’ for additional findings that fit these criteria. However, research funding for such individualised approaches is often insufficient: protocols do not always include quality assurance procedures, and research teams lack health professionals who can communicate findings to participants. The research‐clinical practice boundary is often blurry: participation to some research studies is offered to patients in the clinic and some promise clinical feedback (e.g. the United Kingdom's 100 000 Genomes Project). Clinical validity is difficult to determine in both research and clinical practice, and this will not necessarily become easier with time, meaning upon discovery, IFs are better thought of as ‘potential incidental findings’. Paediatric IFs introduce more complexity: guidelines and legislation suggest that testing children for adult‐onset conditions should be deferred, but with IFs, the question is not about whether to test the child, but whether to reveal information already found. Prenatal IFs raise the additional issue that women might terminate pregnancies based on information that has uncertain significance. Research about participants' preferences shows that people want to know about all IFs, but this research has been hypothetical and cross‐sectional; thus, satisfaction with real‐life decisions has not been explored. The problem of hypothetical decision making is also relevant in real‐life research settings: at the time of consent, participants are unlikely to have thought about their choices or their implications. Empirical research is thus required to determine best practice in consent and disclosure.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,352
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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