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Enregistrement W4403632278 · doi:10.1111/hae.15108

A novel gene editing lexicon strategy for the haemophilia community: Research plan for development and preliminary results

2024· article· en· W4403632278 sur OpenAlexaff
Cédric Hermans, Leonard A. Valentino, Courtney D. Thornburg, Carmen Unzu, Mark A. Kay, Flora Peyvandi, Wolfgang Miesbach, William McKeown, Glenn F. Pierce, Kate Khair, Steven W. Pipe, Katarina Starcevic, Monisha Pillai, Megan Chiao, Ilia Antonino, Craig M. Kessler

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensCanadian Hemophilia Society
Organismes subventionnairesRegeneron Pharmaceuticals
Mots-clésLexiconHaemophiliaProcess (computing)Computer scienceTerminologyVocabularyDialog boxConversationMedicineArtificial intelligencePsychologyWorld Wide WebLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the progress in gene editing platforms like CRISPR/Cas9 with the potential to transform the standard of care for haemophilia, the language used to explain and discuss gene editing is not aligned across the haemophilia community. Here, we present the objective and rationale for developing a clear, consistent, and globally aligned gene editing lexicon to address these communication gaps. METHODS: Effectively communicating complex gene editing concepts requires a clear and consistent vocabulary. Through collaboration with a diversity of haemophilia stakeholders, our main goal is to develop an accurate, informative lexicon which avoids overpromising or highly technical terminology. Using an innovative process, representatives from several patient and scientific haemophilia organizations and select biotechnology companies will develop and refine language concepts to be tested with approximately seventy participants across the United States of America, United Kingdom, and Germany. Participants will include lived experience experts (LEEs) and haematologists. The process will be overseen by the Lexicon Steering Committee of global experts from leading scientific and patient organizations in the haemophilia and gene editing fields. RESULTS: Initial feedback provided a robust foundation and rationale for building clear, consistent language around gene editing. This lexicon development framework will allow for increased understanding across the haemophilia community, including the development of valid informed consent and shared decision-making materials. CONCLUSION: Results provide important building blocks for stimuli development and highlight the need for a novel gene editing lexicon. In the next phase, language stimuli will be tested with LEEs and haematologists to better understand audience preferences and help shape the final lexicon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,103 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
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Résumé présentoui

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