Is genomic testing properly evaluated? A systematic review of health technology assessment reports
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The last decade has witnessed a steady embrace of Personalized Medicine. However, the evaluation of genetic/genomic tests is not straightforward. The purpose of this systematic review is to identify health technology assessment (HTA) reports assessing genetic and genomic tests, to summarize the methodologies used, the maturity level of the evidence included in it and the highlighted gaps in research. Methods PubMed, Scopus, and Web of Science were searched. Additionally, a desk research was performed on the main HTA reports repositories. HTA reports expressly created to assess genetic/genomic technologies including at least three core evaluation components (analytic validity, clinical validity, clinical utility, economic evaluation, organizational aspects, ethical, legal, and social implications) were included. This study was supported by the EC and MUR under PNRR - M4C2-I1.3 Project PE_00000019 ‘HEAL ITALIA’. Results Overall, 27331 unique records were retrieved, 55 of which were included in the systematic review. The reports were mainly from Australia (29%), Canada (27%) and UK (25%), regarded pharmacogenomics (36%) and oncology (35%), and analysed test use for treatment choice (29%) and diagnosis (13%). The most reported evaluation components were economic evaluation (87%), clinical utility (76%), and clinical validity (67%). Personal utility (7%), ethical (15%), legal (11%) and social (24%) implications and the patient’s perspective (27%) were poorly represented. Analytical validity, safety, and organizational aspects were included in about half of the reports. Discussion Although these are only preliminary results, the substantial lack of a shared standard in the evaluation of genetic/genomic applications appears clear, given the heterogeneity of the dimensions addressed between reports, as well as the need to strengthen the evaluation of the neglected dimensions, often of primary importance in the definition of the value and risks of personalized medicine. Key messages • The findings highlight the lack of a standard in evaluating genetic/genomic applications. • A common methodology should be developed to comprehensively evaluate genetic/genomic applications.
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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 | 0,071 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».