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Enregistrement W2402543137 · doi:10.1080/11287462.2016.1183442

Disclosure of insurability risks in research and clinical consent forms

2016· article· en· W2402543137 sur OpenAlexafffundabout
Shahad Salman, Ida Ngueng Feze, Yann Joly

Notice bibliographique

RevueGlobal Bioethics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésInsurabilityUnderwritingInformed consentGenetic testingActuarial scienceMedicinePsychologyBusinessInsurance policyAlternative medicinePathologyInsurance law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic testing results and research findings raise concerns about access to genetic information by insurers. Recently, the Canadian Life and Health Insurance Association reaffirmed its prerogative to request, for underwriting purposes, the disclosure of clinical and research genetic test results if the participant/patient or his physician has knowledge of the results. Studies have shown that access to genetic information to determine insurability can, in limited instances, lead to actual, or fear of, genetic discrimination, result in individuals refusing to undergo testing or declining participation in genomic research, and being asked to pay higher premiums or denied access to certain types of insurance. Obtaining informed consent for genetic testing and genomic research is crucial and should take into account the potential need to disclose possible insurability risks to patients and participants. Our study analyzed clinical and research consent forms, templates and guidelines from Quebec to investigate two questions: (1) whether consent forms include clauses providing information on potential insurability risks and (2) when such potential risks are included, what information is provided and how it is formulated. Our findings show that current information on insurability risks in Quebec’s forms/guidelines lack coherence, potentially resulting in patients/participants receiving inconsistent information.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,285
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,285
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,010 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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