Benefits, challenges and ethical principles associated with implementing noninvasive prenatal testing: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noninvasive prenatal testing is a recent technology that provides some genetic information about the fetus through the analysis of cell-free fetal DNA circulating in maternal blood. We aimed to identify the benefits, challenges and guiding ethical principles most relevant to the clinical integration of noninvasive prenatal testing in Canada, according to experts throughout the country. METHODS: We conducted a 3-round Delphi study involving Canadian experts of contemporary discussions about the ethical and societal implications of prenatal testing and genomic technologies. In round 1, we asked participants to identify clinical benefits and challenges related to the implementation of noninvasive prenatal testing in Canada, and the ethical principles they think should guide it. In round 2, we asked participants to select the most important elements stated by their peers. In round 3, participants were informed of the aggregated results from round 2, and invited to revise or confirm their selection. RESULTS: = 16) prioritized by Canadian experts as being most relevant to the implementation of noninvasive prenatal testing in Canada. INTERPRETATION: Although multiple and diverse potential issues were identified, Canadian experts agreed on 2 sets of requirements for the responsible implementation of noninvasive prenatal testing in Canada. Interdisciplinary appraisals may be instrumental to responsible policy-making related to the implementation of noninvasive prenatal testing in Canada.
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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 | 0,078 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».