Genetic testing for suicide risk assessment: Theoretical premises, research challenges and ethical concerns
Notice bibliographique
Résumé
We explore ethical premises and practical implications of using genetic testing to predict suicide risk. Twin studies indicate heritable components of suicide risk, intertwined with the heritability of mental disorders, and possibly other traits. Current genetics research has abandoned searching for single gene Mendelian determinants, in favour of complex probabilistic epigenetic models. Genome-Wide Association Studies (GWAS) might identify thousands of single nucleotide polymorphisms (SNPs), each contributing very little to the variance associated with behavioral phenotypes. However, suicide is a behavioral outcome rather than a phenotype, with so many different causal aetiologies, that it is impossible to predict the behaviors of individuals. We analyse practical and ethical issues that would arise if future research were to identify genetic information that will accurately predict suicide. Applying ACCE guidelines that specify when genetic tests should and should not be used, we examine the Analytic Validity, Clinical Validity, Clinical Utility and Ethical, Legal, and Social Implications. Low sensitivity and specificity for predicting suicide diminish potential advantages and exacerbate risks. Key considerations include the likelihood that testing will result in effective preventive interventions, which are not currently available, and unreliable positive results increasing hopelessness, stigma, and psychosocial risks. If the unregulated direct-to-consumer genetic testing services include suicide risk assessments, their use risks negative impacts. In the future, if genetic testing could accurately identify suicide risk in individuals, its use would be contraindicated if we cannot provide effective preventive interventions and mitigate the negative impacts of informing people about their risk level.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».