Genome Diagnostics: Novel Strategies for Measuring Value
Notice bibliographique
Résumé
Genetic testing technology is rapidly evolving with the growth of personalized medicine. While test evaluation typically relies on laboratory measures of performance, tests can be costly and analytically and ethically complex. A more fulsome consideration of value is warranted to inform adoption and appropriate use. Herein we describe a methodology for developing novel clinician- and patient-reported measures of clinical and personal utility, aiming to capture the informational value of genome diagnostic tests. Adhering to core measurement science principles and standards, our 4-step process includes (1) tool development through scoping reviews and stakeholder interviews and surveys; (2) tool validation through prospective cohort studies to establish construct validity, inter- and intra-rater reliability; (3) tool application using comparative effectiveness assessment to gauge the comparative value of different types of genetic tests; and (4) tool dissemination, leveraging existing partnerships with international stakeholders to spur additional validation studies, comparative effectiveness research, cost-effectiveness analysis, and evidence-informed policy. A scoping review of the clinical utility literature informed the development of a preliminary 25-item index. Qualitative interviews with 35 clinicians further informed the definition of our utility construct, item content, and item importance. Stakeholder surveys with 113 clinicians enabled further feedback on item content, importance, sensibility, response, and scoring options. An 18-item tool, the "Clinician-reported Genetic testing Utility InDEx" (C-GUIDE), is now undergoing validation, while development work on the patient-reported measure of utility is underway. A methodologically innovative approach to the development of stakeholder-informed and clinimetrically sound measures of value for personalized medicine tests will assist technology users and decision makers globally. DISCLOSURES: This work was supported by the Canadian Institutes of Health Research Operating Grant (#PJT-152880) and the PhRMA Foundation Challenge Award. Publication of the study methodology or findings generated therein was not contingent on the sponsor's approval or censorship of the manuscript. The authors have nothing to disclose. Results from this study were presented as a poster at the 40th Annual North American Meeting of the Society for Medical Decision Making; October 14, 2018; Montreal, QC; the Annual Meeting of the American Society of Human Genetics; October 18, 2018; San Diego, CA; and as an oral presentation at the Annual Meeting of the Canadian Association for Health Services and Policy Research; May 31, 2018; Montreal, QC.
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 | 0,084 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».