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Enregistrement W2614006244 · doi:10.1038/gim.2017.43

Gene patents still alive and kicking: their impact on provision of genetic testing for long QT syndrome in the Canadian public health-care system

2017· article· en· W2614006244 sur OpenAlexafffundabout
Sarah E. Ali‐Khan, E. Richard Gold

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGenome AlbertaOntario Ministry of Health and Long-Term CareGenome Canada
Mots-clésBlueprintGenetic testingContext (archaeology)Public healthLong QT syndromeHealth careTest (biology)MedicineBusinessPolitical scienceLawGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeAlthough the Supreme Court of the United States limited their availability in Association for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, gene patents remain important around the world. We examine the situation in Canada, where gene patents continue to exist, in light of recent litigation relating to familial long QT syndrome (LQTS).MethodsWe conducted in-depth semistructured interviews with 25 stakeholders across five Canadian provinces and supplemented this with a case analysis of the litigation.ResultsThe majority of LQTS testing was carried out outside Canada. Rising costs prompted several provinces to attempt to repatriate testing. However, LQTS gene patents stymied efforts, particularly in provinces where testing was more centralized, increasing costs and lowering innovation. It was in this context that a hospital launched a test case against the LQTS patents, resulting in a novel agreement to free Canadian hospitals from the effects of patents.ConclusionOur analysis reveals a rapidly evolving genetic test provision landscape under pressure from gene patents, strained budgets and poor collaboration. The litigation resulted in a blueprint for free public use of gene patents throughout Canada's health-care system, but it will only have value if governments are proactive in its use.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0330,012
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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