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Enregistrement W3087388176 · doi:10.1016/j.ajhg.2020.08.023

Global Public Perceptions of Genomic Data Sharing: What Shapes the Willingness to Donate DNA and Health Data?

2020· article· en· W3087388176 sur OpenAlexaff
Anna Middleton, Richard Milne, Mohamed A. Almarri, Shamim Anwer, Jerome Atutornu, Elena E. Baranova, Paul Bevan, María Cerezo, Yali Cong, Christine Critchley, Josepine Fernow, Peter Goodhand, Qurratulain Hasan, Aiko Hibino, Gry Houeland, Heidi Howard, Sharafat Hussain, Charlotta Ingvoldstad Malmgren, Vera L. Izhevskaya, Aleksandra Jędrzejak, Jinhong Cao, Megumi Kimura, Erika Kleiderman, Brandi Leach, Keying Liu, Deborah Mascalzoni, Álvaro Mendes, Jusaku Minari, Nan Wang, Dianne Nicol, Emilia Niemiec, Christine Patch, Jack Pollard, Barbara Prainsack, Marie Rivière, Lauren Robarts, Jonathan Roberts, Virginia Romano, Haytham A. Sheerah, James Smith, A Soulier, Claire Steed, Vigdís Stefánsdóttir, Cornelia Tandre, Adrian Thorogood, Torsten H. Voigt, Anne V. West, Go Yoshizawa, Katherine I. Morley

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill UniversityOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesUniversiteit HasseltWellcome Trust
Mots-clésPerceptionData sharingPublic healthGenomic medicineInternet privacyPsychologyGeneticsData scienceComputer scienceComputational biologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzing genomic data across populations is central to understanding the role of genetic factors in health and disease. Successful data sharing relies on public support, which requires attention to whether people around the world are willing to donate their data that are then subsequently shared with others for research. However, studies of such public perceptions are geographically limited and do not enable comparison. This paper presents results from a very large public survey on attitudes toward genomic data sharing. Data from 36,268 individuals across 22 countries (gathered in 15 languages) are presented. In general, publics across the world do not appear to be aware of, nor familiar with, the concepts of DNA, genetics, and genomics. Willingness to donate one's DNA and health data for research is relatively low, and trust in the process of data's being shared with multiple users (e.g., doctors, researchers, governments) is also low. Participants were most willing to donate DNA or health information for research when the recipient was specified as a medical doctor and least willing to donate when the recipient was a for-profit researcher. Those who were familiar with genetics and who were trusting of the users asking for data were more likely to be willing to donate. However, less than half of participants trusted more than one potential user of data, although this varied across countries. Genetic information was not uniformly seen as different from other forms of health information, but there was an association between seeing genetic information as special in some way compared to other health data and increased willingness to donate. The global perspective provided by our "Your DNA, Your Say" study is valuable for informing the development of international policy and practice for sharing genomic data. It highlights that the research community not only needs to be worthy of trust by the public, but also urgent steps need to be taken to authentically communicate why genomic research is necessary and how data donation, and subsequent sharing, is integral to this.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,646
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,072 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations146
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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