Implementing a consultation service for translating genomic research findings into the clinic: lessons from the SickKids Genome Board
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Genome-wide sequencing (GWS) is now used across the breadth of paediatric research. There is a greater potential to identify unexpected, clinically relevant findings with GWS than with the targeted genetic techniques used in prior decades. Individual research teams may not have the expertise to evaluate and manage these findings. The Hospital for Sick Children (SickKids) Genome Board is a no-cost consultation service for researchers with questions arising from genetic aspects of their studies. Methods We reviewed all submissions to and recommendations from the Genome Board over the first four years, to identify common questions, themes, and trends. Results There were 67 submissions, and a year-over-year increase in volumes. The most common request (60%) was to assess variants identified by GWS for pathogenicity, clinical actionability, and returnability to a study participant. Overall, 23 of 48 reviewed variants were recommended for clinical confirmation and return with genetic counselling. Other categories of submissions included requests to researchers from study participants to release their “raw” genomic data, and for input on protocols related to clinical translation of findings. Conclusion The Genome Board provides a generalizable model for centralized triage of clinical questions arising from genomic research at a paediatric centre. Clinicians should be aware that patient participation in genetic research studies can have downstream consequences for their healthcare.
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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 | 0,159 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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.
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 ».