A model for the return and referral of all clinically significant secondary findings of genomic sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Secondary findings (SFs) identified through genomic sequencing (GS) can offer a wide range of health benefits to patients. Resource and capacity constraints pose a challenge to their clinical management; therefore, clinical workflows are needed to optimise the health benefits of SFs. In this paper, we describe a model we created for the return and referral of all clinically significant SFs, beyond medically actionable results, from GS. As part of a randomised controlled trial evaluating the outcomes and costs of disclosing all clinically significant SFs from GS, we consulted genetics and primary care experts to determine a feasible workflow to manage SFs. Consensus was sought to determine appropriate clinical recommendations for each category of SF and which clinician specialist would provide follow-up care. We developed a communication and referral plan for each category of SFs. This involved referrals to specialised clinics, such as an Adult Genetics clinic, for highly penetrant medically actionable findings. Common and non-urgent SFs, such as pharmacogenomics and carrier status results for non-family planning participants, were directed back to the family physician (FP). SF results and recommendations were communicated directly to participants to respect autonomy and to their FPs to support follow-up of SFs. We describe a model for the return and referral of all clinically significant SFs to facilitate the utility of GS and promote the health benefits of SFs. This may serve as a model for others returning GS results transitioning participants from research to clinical settings.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».