Genetic screening for iron overload: No evidence of discrimination at 1 year.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study measured the extent of insurance and employment problems associated with population screening for hereditary hemochromatosis and iron overload. METHODS: 101,168 primary care patients from the US and Canada were screened for iron phenotypes and HFE genotypes associated with hemochromatosis. Those identified to be at risk (2253) were offered a clinical examination, which 1677 (74%) accepted, and the 1154 of these who responded to an initial questionnaire about psychosocial issues were surveyed 1 year later about whether they had experienced problems with insurance or employment that they attributed to hereditary hemochromatosis and iron overload. RESULTS: 832 (72.1%) of the 1154 participants surveyed after 1 year responded to the second survey. Three (0.4%) had verified problems with insurance or employment that they believed were related to hereditary hemochromatosis and iron overload. Two had problems with life insurance, and one with long-term care insurance. All 3 had elevated iron levels but not a relevant HFE genotype. One of the life insurance problems was resolved; the second one was not serious. The participant who was denied long-term care insurance had other health conditions unrelated to hereditary hemochromatosis and iron overload that could have contributed to the denial. No problems were verified for health insurance or employment, or from any of the comparison group participants (controls and those with inconclusive screening results). CONCLUSIONS: The risk of insurance or employment problems 1 year after phenotype and genotype screening for hereditary hemochromatosis and iron overload is very low.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».