A Proposed Research Agenda for Ethical, Legal, Social, and Historical Studies at the Intersection of Infectious and Genetic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades there has been a rapid expansion in our understanding of how human genetic variability impacts susceptibility and severity of disease. Through applications of genome-wide association studies, genome and exome sequencing, researchers have made thousands of discoveries of genetic variants that impact risk of common and rare disorders affecting millions of people. Although these techniques have been primarily applied to highly prevalent chronic disorders such as diabetes1 and cardiovascular disease2, infectious diseases have proven to not be immune to genome-wide association, with studies of Tuberculosis3, HIV4 and SARS-CoV25, to name but a few, identifying host susceptibility loci across the genome. Unlike non-communicable diseases, infectious diseases have the unique element of impacting not only the affected the host, but those who may be most vulnerable to acquiring the infection. Thus, genetic variants that impact one individual’s susceptibility to and severity of an infection may also have broader implications to public health, as was brought into keen focus during the COVID-19 pandemic. Therefore, as we begin to apply the knowledge gained from genomic studies in the clinic or into policy, there are unique ethical, legal, and social implications (ELSI) at the intersection of infectious diseases and human genomics. In this issue of the Journal of Law, Medicine and Ethics, Jose et al attempt to address this need by proposing a research agenda for ELSI studies at what they term the “blurred boundaries” of infectious and genetic diseases.6
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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 | 0,156 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,083 |
| Communication savante | 0,037 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,077 | 0,069 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».