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Enregistrement W2588031420 · doi:10.1093/eurpub/ckw169.043

Delivery models for predictive genetic testing: preliminary results of a systematic review

2016· review· en· W2588031420 sur OpenAlexaboutno aff
Brigid Unim, Tyra Lagerberg, Giovanna Adamo, Erica Pitini, Elvira D’Andrea, MR Vacchio, Corrado De Vito, Paolo Villari

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic testingMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Research on the integration of genomic knowledge into clinical practice and public health is in an early phase, and many concerns remain. The aim of this study is to identify, classify, and evaluate delivery models for the provision of predictive genetic testing in Europe vs. extra-European (Anglophone) countries. Methods A systematic review of the literature was conducted to identify existing genetic delivery models. Inclusion criteria were that articles be: published 2000-2015; in English or Italian; and from European or non-European countries (Canada, USA, Australia or New Zealand). Additional policy documents were retrieved from represented countries’ government-affiliated websites (non-systematic search). Results A total of 117 records were included, reporting on 148 genetic programmes. The programmes integrated into healthcare systems were 99 (64.9%), 49 (33.1%) were pilot programmes and 4 (2.7%) were direct-to-consumer genetic services. Most programmes were delivered in the United Kingdom (58, 39.2%), USA (35, 23.6%) or Australia (16, 10.8%). Tests for hereditary breast and ovarian cancer and Lynch syndrome were most commonly offered (39.9% and 12.8% of programmes, respectively). Many of the genetic tests offered have insufficient clinical validity or utility. The identified genetic programmes can be classified into five basic genetic service models based on which type of healthcare professional has the most prominent role in test referral: I) the geneticists model; II) the primary care model; III) the medical specialists model; IV) the population screening programmes model; V) and the direct-to-consumer model. Rudimentary evaluation of the identified programmes will be made based on outcomes and process measures of the models. Conclusions This review, as part of an European multicenter study, will facilitate the identification of appropriate models, outcome and process measures for the provision of predictive genetic testing in Europe. Key messages: Current genetic services are delivered without standardized set of process and outcome measures, which are essential for the evaluation of healthcare services Identification of appropriate genetic services delivery models is important for the implementation of genetic applications of proven efficacy, effectiveness and cost-effectiveness

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,211
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,211
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0140,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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