Genomics and inclusion of Indigenous peoples in high income countries
Notice bibliographique
Résumé
Genomics research related to Indigenous people has been at worst exploitative and at best, retrospectively on a journey to improve effective engagement of Indigenous individuals and communities. Genomics can positively impact all stages of clinical management, and to improve genomic effectiveness researchers aggregate genomic data from diverse global sub-populations, such as shared ancestry groupings, as people within these groupings will have a greater proportion of shared DNA traits. While genomics is already being used worldwide to improve lives, its utility and effectiveness has not been maximized for individuals with Indigenous ancestry. Several large datasets of human genetic variation have been made publicly available, of which the most widely used is the Genome Aggregation Database (gnomAD), but none of these databases currently contain any population-specific data for Indigenous populations. There are many reasons why Indigenous people have been largely left out of genomics research and, because of this, miss out on the benefits offered. It is also clear that if research is to be effective, it needs to be done 'with' and not 'on' Indigenous communities. This systematic review of the literature regarding Indigenous peoples (in high income countries) and genomics aims to review the existing literature and identify areas of strength and weakness in study design and conduct, focusing on the effectiveness of Indigenous community engagement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».