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Enregistrement W2901370204 · doi:10.1016/j.ejmg.2018.11.002

Australians’ perspectives on support around use of personal genomic testing: Findings from the Genioz study

2018· article· en· W2901370204 sur OpenAlexaff
Sylvia A. Metcalfe, Chriselle Hickerton, Jacqueline Savard, Elaine Stackpoole, Rigan Tytherleigh, Erin Tutty, Bronwyn Terrill, Erin Turbitt, Kathleen Gray, Anna Middleton, Brenda J. Wilson, Ainsley J. Newson, Clara Gaff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Medical Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesState Government of VictoriaGarvan Institute of Medical ResearchUniversity of SydneySydney Medical SchoolWellcome Trust
Mots-clésTest (biology)Genetic testingPreferencePersonal genomicsExploratory researchPsychologyCarrier testingQualitative researchHealth careUploadFamily medicineMedicineInternet privacyMedical educationGenomicsWorld Wide WebComputer scienceSociologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Personal genomic testing using direct-to-consumer and consumer-directed models, with or without involvement of healthcare providers, is increasing internationally, including in Australia. This study forms a sub-set of the Genioz study - Genomics: National Insights of Australians. We aimed to explore Australians' experiences with these types of tests, especially online DNA tests, and their views regarding whom they would seek support from around understanding test results. The study used a mixed methods approach, employing an exploratory quantitative online survey and follow-up qualitative semi-structured interviews. Between May 2016 and May 2017, 2841 Australians responded to the survey. Interviews were conducted with 63 purposively sampled respondents, including 45 who had a genetic test and 18 who had not. Of 571 respondents who had any type of genetic test, 322 had a personal genomic test using criteria defined by the researchers. Testing for ancestry/genealogy was the most common, reported by 267 participants, reflecting the increased advertising of these tests in Australia. Some respondents described downloading their raw data for further interpretation through third party websites for genealogical as well as health related information. Carrier testing, testing for serious and preventable conditions and nutrition and/or wellness were the most common health related tests reported by respondents. Participants generally preferred to seek support from general practitioners (GPs), medical specialists with relevant expertise and independent genetics specialists, although another important preference for non-health information was online forums and networks. There was less preference for seeking support from employees associated with the testing companies. Generally, of those who had a health related PGT, the most common actions were seeking medical advice or doing nothing with the information, while more of those who had a personal genomic test for nutrition and/or wellness sought advice from complementary/alternative health practitioners (eg naturopaths) and integrative GPs, and 60% reported they had changed their diet. As awareness of personal genomic testing increases, publicly funded clinical genetics services may be less inclined to discuss results from personal genomic testing. Genetic counsellors could play an important role in providing this support, both pre-test and post-test, through opportunities for private practice but independent from testing companies.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeQualitatif
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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