Indigenous Genomic Databases: Pragmatic Considerations and Cultural Contexts
Notice bibliographique
Résumé
The potential to grow genomic knowledge and harness the subsequent clinical benefits has escalated the building of background variant databases (BVDs) for genetic diagnosis across the globe. Alongside the upsurge of this precision medicine, potential benefits have been highlighted for both rare genetic conditions and other diagnoses. However, with the ever-present "genomic divide," Indigenous peoples globally have valid concerns as they endure comparatively greater health disparities but stand to benefit the least from these novel scientific discoveries and progress in healthcare. The paucity of Indigenous healthcare providers and researchers in these fields contributes to this genomic divide both in access to, and availability of culturally safe, relevant and respectful healthcare using this genetic knowledge. The vital quest to provide equitable clinical research, and provision and use of genomic services and technologies provides a strong rationale for building BVDs for Indigenous peoples. Such tools would ground their representation and participation in accompanying genomic health research and benefit acquisition. We describe two, independent but highly similar initiatives-the "Silent Genomes" in Canada and the "Aotearoa Variome" in New Zealand-as exemplars that have had to address the aforementioned issues and work to create Indigenous BVDs with these populations. Taking into account the baseline inequities in genomic medicine for Indigenous populations and the ongoing challenges of implementing genomic research with Indigenous communities, we provide a rationale for multiple changes required that will assure communities represented in BVDs, as well as Indigenous researchers, that their participation will maximize benefits and minimize risk.
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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 | 0,148 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».