Preferences for potential benefits and risks for gene therapy in the treatment of sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective of this study is to quantify benefit-risk tradeoffs pertaining to potential gene therapies among adults and parents/caregivers of children with sickle cell disease (SCD). A discrete-choice experiment survey was developed in which respondents selected their preferred treatment alternatives in a series of experimentally controlled pairs of hypothetical gene therapies and a "no gene therapy" option. Gene therapy alternatives were defined based on the chance of eliminating SCD symptoms, expected increases in life expectancy they could offer, treatment-related risk of death, and potential increases in lifetime cancer risk. Respondents made selections based on their current disease severity and in the context of expectations of worsened disease. Three clinical sites and 1 patient organization recruited 174 adult patients and 109 parents of children with SCD to complete the survey. Adult and parent respondents were generally willing to choose gene therapies, but the adults required higher expected levels of efficacy (ie, higher chance of eliminating symptoms) than parents to choose gene therapies that conferred mortality risks of ≥10%. When adults and parents of children with less severe symptoms were asked to consider scenarios of higher levels of disease severity, the increased risk tolerance, and the lowest acceptable level of efficacy for gene therapies with mortality risks dropped by >50%. Baseline SCD symptoms are a major driver of gene therapy acceptability. Adults and parents of patients with milder symptoms may prefer other treatment options; however, an expectation of symptoms deterioration triggers strong reassessment of the acceptable benefit-risk balance of this novel technology.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».