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Enregistrement W3189644171 · doi:10.3390/jpm11080755

Enhancing the Impact of Genomics Research in Autism through Integration of Research Results into Routine Care Pathways—A Case Series

2021· article· en· W3189644171 sur OpenAlexafffund
Iskra Peltekova, Daniela Buhaş, Lara Stern, Emily Kirby, Afiqah Yusuf, Mayada Elsabbagh

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAutismHealth careGenomicsAutism spectrum disorderPrecision medicineMedicineData scienceComputer sciencePsychiatryGeneticsBiologyGenomePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The return of genetic results (RoR) to participants, enrolled as children, in autism research remains a complex process. Existing recommendations offer limited guidance on the use of genetic research results for clinical care. We highlight current challenges with RoR and illustrate how the use of a guiding framework drawn from existing literature facilitates RoR and the clinical integration of genetic research results. We report a case series (n = 16) involving the return of genetic results to participants in large genomics studies in Autism Spectrum Disorders (ASD). We outline the framework that guided RoR and facilitated integration into clinical care pathways. We highlight specific cases to illustrate challenges that were, or could have been, resolved through this framework. The case series demonstrates the ethical, clinical and practical difficulties of RoR in ASD genomic studies for participants enrolled as children. Challenges were resolved using pre-established framework to guide RoR and incorporate research genetic results into clinical care. We suggest that optimal use of genetic research results relies on their integration into individualized care pathways for participants. We offer a framework that attempts to bridge the gap between research and healthcare in ASD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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