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Enregistrement W3017180481 · doi:10.1089/bio.2019.0090

Biobanking for Genomic and Personalized Health Research: Participant Perceptions and Preferences

2020· article· en· W3017180481 sur OpenAlexaff
Rebecca Barnes, Kristine Votova, Vasiliki Rahimzadeh, Noura Osman, Andrew M. Penn, Ma’n H. Zawati, Bartha Maria Knoppers

Notice bibliographique

RevueBiopreservation and Biobanking · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of VictoriaIsland Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiobankHealth careFamily medicineBiorepositoryMedicineSample (material)Test (biology)PsychologyMedical educationBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Biospecimens and associated data are invaluable tools in Genomics and Personalized Health (GAPH) research and can aid in the discovery of disease etiology and the development of therapeutics. Objective: To examine the experiences of patients invited to a particular GAPH study, Spectrometry in TIA Rapid Assessment (SpecTRA), and to explore broader biospecimen and data sharing preferences among a larger group of patients who had opted into a Permission to Contact for research program. Methods: An electronic survey was e-mailed to 515 participants. The survey was completed by 38% of participants, an unspecified number of whom were also SpecTRA participants. Results: Of those respondents who recalled participating in SpecTRA, 96% strongly agreed, agreed, or were neutral when asked if they received enough information to make an informed decision. Seventy-two percent agreed and 20% were neutral when asked if their study questions were addressed. Ninety-six percent of all respondents felt that SpecTRA's aim to develop a proteomic test for stroke was a worthwhile investment for health care, 98% said they were willing to provide a sample and/or information to facilitate the project's goals, and 96% to health research in general. Fifty-three percent of all participants suggested they would be comfortable sharing health information collected during SpecTRA with for-profit organizations, 87% with nonprofit organizations, and 38% said it matters to them where in the world their sample/information would be sent. Conclusions: Our results suggest that while there is room for improvement in providing adequate information to enable participants' understanding of the purpose of GAPH studies such as SpecTRA, patients are supportive of GAPH in general. Results also suggest that willingness to participate would likely be impacted by factors such as the study's commercial and national affiliations. This study indicates that further work is required to guide improvements on how the GAPH research community describes studies to potential participants, and to enable participation options that incorporate variable participant preferences.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,917
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,295 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Intégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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