Preimplantation Genetic Testing for Polygenetic Conditions: A Legal, Ethical, and Scientific Challenge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recent commercialization of the Embryo Health Score (EHS), determined through preimplantation genetic testing for polygenic conditions, offers the potential to select embryos with lower disease risk, thus potentially enhancing offspring longevity and health. Lately, Orchid Health company increased testing from less than 20 diseases to more than 900+ conditions for birth defects. However, the "geneticization" of phenotype estimates to a health state erases the environmental part, including the in vitro fertilization potential risks, questioning its scientific usefulness. EHS is utilized in countries with minimal regulatory oversight and will likely expand, while it remains illegal in other countries due to ethical and legal dilemmas it raises about reproductive autonomy, discrimination, impacts on family dynamics, and genetic diversity. The shift toward commercialized polygenic embryo screening (PES) redefines healthcare relationships, turning prospective parents into consumers and altering the physician's role. Moreover, PES could increase social inequalities, stigmatize those not born following PES, and encourage "desirable" phenotypic or behavioral traits selection, leading to ethical drift. Addressing these issues is essential before further implementation and requires a collaborative approach involving political, governmental, and public health, alongside geneticists, ethicists, and fertility specialists, focusing on the societal implications and acceptability of testing for polygenic traits for embryo selection.
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.
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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle