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Enregistrement W2588202019 · doi:10.1093/eurpub/ckv172.040

How should genetic tests be evaluated? Preliminary results of a systematic review

2015· review· en· W2588202019 sur OpenAlexaboutno aff
Erica Pitini, Corrado De Vito, Carolina Marzuillo, Elvira D’Andrea, S D’Aguanno, Paolo Villari

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic testingComputational biologyMedicineBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Genetic tests are becoming increasingly available for clinical decision making, ushering in the era of personalized medicine. However, their implementation in clinical practice must be underpinned by a rigorous evaluation of their actual benefits. For this purpose, several evaluation tools have been developed. The aim of this study is to identify and compare the existing tools for assessments of genetic tests, taking into account their methodology and evaluation criteria. Methods A systematic review of the literature has been carried out through PUBMED, SCOPUS, ISI Web of Knowledge, Google and grey literature sources using the following inclusion criteria: research articles, systematic reviews, documents of eminent scientific societies, government agencies and research organizations focused on evaluation tools for genetic test. A DELPHI survey, undertaken with international experts in Public Health Genomics, will be performed to reach consensus on data extraction. Results Preliminary results consist of 19 tools published between 2000 and 2012 (10 in USA, three in Canada, six in Europe), mostly based on the ACCE model (n.10 tools) and on the HTA model (n.5 tools). Sixteen tools address all types of genetic test, while the others take into account a specific type of genetic test (newborn screening, predictive genetic tests, genetic susceptibility tests). The evaluation criteria adopted by the vast majority of the tools (n.16 tools) are analytic and clinical validity, clinical utility, ethical legal and social issues. At a glance, the evaluation of the economic aspects seems insufficient. Conclusions The comparative analysis of the strengths and weaknesses of the retrieved evaluation tools will be the basis for the choice of the most appropriate process of genetic test evaluation that should take into account national and local contexts. Key messages Our preliminary search has retrieved 19 tools for the evaluation of genetic tests, developed in the last fifteen years This systematic review will provide the basis for adapting comprehensive and appropriate processes of genetic test evaluation to the different national and local contexts

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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,472
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,472
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,015
Bibliométrie0,0240,030
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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