MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210554604 · doi:10.1016/j.gim.2022.01.002

Return of genomic results does not motivate intent to participate in research for all: Perspectives across 22 countries

2022· article· en· W4210554604 sur OpenAlexafffund
Richard Milne, Katherine I. Morley, Mohamed A. Almarri, Jerome Atutornu, Elena E. Baranova, Paul Bevan, María Cerezo, Yali Cong, Alessia Costa, Carolina Feijao, Cláudia de Freitas, Josepine Fernow, Peter Goodhand, Qurratulain Hasan, Aiko Hibino, Gry Houeland, Heidi Howard, Zakir Hussain Sheikh, Charlotta Ingvoldstad Malmgren, Vera L. Izhevskaya, Aleksandra Jędrzejak, Jinhong Cao, Megumi Kimura, Erika Kleiderman, Keying Liu, Deborah Mascalzoni, Álvaro Mendes, Jusaku Minari, Dianne Nicol, Emilia Niemiec, Christine Patch, 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, Nan Wang, Go Yoshizawa, Anna Middleton

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensMcGill UniversityOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetPeking UniversityUniversidade do PortoHirosaki UniversityRWTH Aachen UniversityKarolinska InstitutetChalmers Tekniska HögskolaPeking University Health Science CenterUniversität WienWuhan UniversityUniversity of MelbourneUniversity of TasmaniaUniversité du LuxembourgKing's College LondonEuropean Bioinformatics InstituteUniversität zu LübeckFaculty of Medicine, McGill UniversityMcGill UniversityQueen Mary University of LondonInternational Business Machines Corporation
Mots-clésOddsVariation (astronomy)World Values SurveyPsychologyDemographic economicsMedicineSocial psychologyLogistic regressionEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The aim of this study was to determine how attitudes toward the return of genomic research results vary internationally. METHODS: We analyzed the "Your DNA, Your Say" online survey of public perspectives on genomic data sharing including responses from 36,268 individuals across 22 low-, middle-, and high-income countries, and these were gathered in 15 languages. We analyzed how participants responded when asked whether return of results (RoR) would motivate their decision to donate DNA or health data. We examined variation across the study countries and compared the responses of participants from other countries with those from the United States, which has been the subject of the majority of research on return of genomic results to date. RESULTS: There was substantial variation in the extent to which respondents reported being influenced by RoR. However, only respondents from Russia were more influenced than those from the United States, and respondents from 20 countries had lower odds of being partially or wholly influenced than those from the United States. CONCLUSION: There is substantial international variation in the extent to which the RoR may motivate people's intent to donate DNA or health data. The United States may not be a clear indicator of global attitudes. Participants' preferences for return of genomic results globally should be considered.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,657
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,014 · 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
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGenetics in MedicineMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207