Ethical issues in global neuroimaging genetics collaborations
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging genetics is a rapidly developing field that combines neuropsychiatric genetics studies with imaging modalities to investigate how genetic variation influences brain structure and function. As both genetic and imaging technologies improve further, their combined power may hold translational potential in terms of improving psychiatric nosology, diagnosis, and treatment. While neuroimaging genetics studies offer a number of scientific advantages, they also face challenges. In response to some of these challenges, global neuroimaging genetics collaborations have been created to pool and compare brain data and replicate study findings. Attention has been paid to ethical issues in genetics, neuroimaging, and multi-site collaborative research, respectively, but there have been few substantive discussions of the ethical issues generated by the confluence of these areas in global neuroimaging genetics collaborations. Our discussion focuses on two areas: benefits and risks of global neuroimaging genetics collaborations and the potential impact of neuroimaging genetics research findings in low- and middle-income countries. Global neuroimaging genetics collaborations have the potential to enhance relations between countries and address global mental health challenges, however there are risks regarding inequity, exploitation and data sharing. Moreover, neuroimaging genetics research in low- and middle-income countries must address the issue of feedback of findings and the risk of essentializing and stigmatizing interpretations of mental disorders. We conclude by examining how the notion of solidarity, informed by an African Ethics framework, may justify some of the suggestions made in our discussion.
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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 | 0,234 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,038 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».