Engaging a Community for Rare Genetic Disease: Best Practices and Education From Individual Crowdfunding Campaigns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic sequencing is critically important to diagnostic health care efforts in the United States today, yet it is still inaccessible to many. Meanwhile, the internet and social networking have made crowdfunding a realistic avenue for individuals and groups hoping to fund medical and research causes, including patients in need of whole exome genetic sequencing (WES). OBJECTIVE: Amplify Hope is an educational program designed to investigate what factors affect the success of medical crowdfunding campaigns. We conducted a needs assessment, a series of 25 interviews concerning crowdfunding, and provided training on best practices identified through our assessment for 11 individuals hoping to run their medical crowdfunding campaigns to raise money for patients to access trio WES to identify the mutated proteins that caused their apparent inherited disease. METHODS: The crowdfunding education was given in a 30-day training period with resources such as webinars, fact sheets and a crowdfunding training guide emailed to each participant. All campaigns were launched on the same date and were given 30 days to raise the same goal amount of US $5000. Reviewing the 4 crowdfunding campaigns that raised the goal amount within the 30-day period, we sought to identify features that made the 4 crowdfunding campaigns successful. In addition, we sought to assess which factors the resulting 75 donors report as influencing their decision to donate to a campaign. Finally, we investigated whether crowdfunding campaigns for exome sequencing had an impact on increasing applicant's and donors' knowledge of genomics. RESULTS: Of the 86 study inquiries, 11 participants submitted the required forms and launched their crowdfunding campaigns. A total of 4 of the 11 campaigns raised their goal amounts within 30 days. CONCLUSIONS: We found that social media played an important role in all campaigns. Specifically, a strong social media network, an active outreach process to networks, as well as engagement within the study all correlated with a higher success rate. Amplify Hope donors were more likely to support projects that were near their fundraising goals, and they found video far more effective for learning about genomics than any other medium.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».