Unpacking the notion of “serious” genetic conditions: towards implementation in reproductive decision-making?
Notice bibliographique
Résumé
The notion of a "serious" genetic condition is commonly used in clinical contexts, laws, and policies to define and delineate both the permissibility of and, access to, reproductive genomic technologies. Yet, the notion lacks conceptual and operational clarity, which can lead to its inconsistent appraisal and application. A common understanding of the relevant considerations of "serious" is lacking. This article addresses this conceptual gap. We begin by outlining existing distinctions around the notion of "serious" that will factor into its appraisal and need to be navigated, in the context of prenatal testing and the use of reproductive genomic technologies. These include tensions between clinical care and population health; the impact of categorizing a condition as "serious"; and the role of perception of quality of life. We then propose a set of four core dimensions and four procedural elements that can serve as a conceptual tool to prompt a mapping of the features of seriousness in any given context. Ultimately, consideration of these core dimensions and procedural elements may lead to improvements in the quality and consistency of decision-making where the seriousness of a genetic condition is a pivotal component at both a policy and practice level.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».