Benefits and harms of wellness initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Wellness projects are large scale studies of healthy individuals through extensive laboratory and other testing. The "Hundred Person Wellness Study", was one of the first to report results and lessons from its approach and these lessons can be applied to other wellness projects which are being undertaken by major companies and other organizations. In the "Hundred Person Wellness Study", investigators from the Institute for Systems Biology (ISB) sequenced the genome, and analyzed the blood, saliva, urine and microbiome of 108 healthy participants every 3 months, for 9 months, to look for subtle changes signifying the transition to disease. We discuss some of the possible shortcomings of this approach; questioning the need to "improve" biomarker levels, excessive testing leading to over-diagnosis and over-treatment, expected results and improvements, selection of tests, problems with whole genome sequencing and speculations on therapeutic measures. We hope this discussion will lead to a continued evaluation of wellness interventions, leading to strategies that truly benefit patients within the constraint of limited health care resources.
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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 | 0,083 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».