Epistemic and ethical considerations in the direct-to-consumer health and ancestry genetic testing process
Notice bibliographique
Résumé
Background: Direct-to-consumer genetic testing (DTC-GT) is a popular and fast-growing field within the healthcare industry. Consumers often pursue DTC-GT without a clear understanding of its epistemic and medical limitations. This report will present the current state of DTC-GT technology, and highlight the ethical, legal and social issues of DTC-GT. Methods: Quantitative methods such as systematic reviews were used to evaluate the field of DTC-GT. Experimental data was taken from randomized control trials and case studies of 23andMe. Qualitative methods such as newspaper articles and surveys were also used. Relevant policies and regulatory information were analyzed in the context of 23andMe. Broader ethical issues are analyzed from the social disability model and feminist ethics frameworks. Results: Several aspects of direct-to-consumer genetic testing are outlined: (i) regulatory and legal distinctions of DTC-GT that separate its use from conventional genetic testing, (ii) epistemic issues of the genetic testing process within the direct-to-consumer context, and (iii) ethical considerations of DTC-GT in regard to genetic health and genetic ancestry. Conclusion: This report does not take a position for or against the use of DTC-GT; rather, it highlights the key ethical issues often missed in the DTC-GT process. There is no perfect method for understanding genetic health and race. DTC-GT offer consumers the ease and power of taking genetic data ‘in their own hands’, at the cost of exacerbating geneticization and race essentialism. Until further work is done to address the epistemic, regulatory and legal issues, ethical implications of DTC-GT usage will continue to exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,147 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,064 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».