Population Genomic Screening for Genetic Etiologies of Neurodevelopmental/Psychiatric Disorders Demonstrates Personal Utility and Positive Participant Responses
Notice bibliographique
Résumé
Genomic variants that cause neurodevelopmental/psychiatric disorders (NPD) are relatively prevalent and highly penetrant. This study aimed to understand adults’ immediate responses to receiving NPD-related results to inform inclusion in population-based genomic screening programs. Nine recurrent, pathogenic copy number variants (CNVs) were identified from research exome data, clinically confirmed, and disclosed to adult participants of the Geisinger MyCode Community Health Initiative DiscovEHR cohort by experienced genetic counselors. A subset of in-person genetic counseling sessions (n = 27) were audio-recorded, transcribed, and coded using a grounded theory approach. Participant reactions were overwhelmingly positive and indicated that an NPD genetic etiology was highly valuable and personally useful. Participants frequently reported learning disabilities or other NPD that were not documented in their electronic health records and noted difficulties obtaining support for NPD needs. Most intended to share their genetic result with family members and health care providers and were interested in how their result could improve their healthcare. This study indicates that results from population-based NPD genomic screening can provide personal value for adults with NPD, were viewed positively by participants, and could improve clinical outcomes by informing symptom monitoring for NPD and co-morbidities, promoting improved health behaviors, and enhancing psychotherapeutic approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».