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Enregistrement W4404769449 · doi:10.2196/59686

Development of an Online Scenario-Based Tool to Enable Research Participation and Public Engagement in Cystic Fibrosis Newborn Screening: Mixed Methods Study

2024· article· en· W4404769449 sur OpenAlexvenueno aff
Louise Moody, Samantha Clarke, Matt Compton, Rachael Hughson-Gill, Felicity Boardman, C. C. Clark, Pru Holder, James R. Bonham, Jane Chudleigh

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPublic engagementData sciencePsychologyComputer scienceInternet privacyPolitical scienceWorld Wide WebPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Newborn screening aims to identify babies affected by rare but serious genetic conditions. As technology advances, there is the potential to expand the newborn screening program following evaluation of the likely benefits and drawbacks. To inform these decisions, it is important to consider the family experience of screening and the views of the public. Engaging in public dialogue can be difficult. The conditions, screening processes, and associated moral and ethical considerations are complex. OBJECTIVE: This study aims to develop a stand-alone online resource to enable a range of stakeholders to understand whether and how next-generation sequencing should be incorporated into the CF screening algorithm. METHODS: Around 4 development workshops with policymakers, parents, and other stakeholders informed the design of an interactive activity, including the structure, content, and questions posed. Stakeholders were recruited to take part in the development workshops via purposeful and snowball sampling methods to achieve a diversity of views across roles and organizations, with email invitations sent to representative individuals with lived, clinical, and academic experience related to CF and screening. Ten stakeholders informed the development process including those with lived experience of CF (2/10, 20%), clinicians (2/10, 20%), and representatives from relevant government, charity, and research organizations (6/10, 60%). Vignettes constructed using interview data and translated into scripts were recorded to provide short films to represent and provoke consideration of families' experiences. Participants were recruited (n=6, adults older than 18 years) to test the resulting resource. Study advertisements were circulated via physical posters and digital newsletters to recruit participants who self-identified as having a reading difficulty or having English as a second language. RESULTS: An open access online resource, "Cystic Fibrosis Newborn Screening: You Decide," was developed and usability and acceptability tested to provide the "user" (eg, a parent, the general public, or a health care professional) with an interactive scenario-based presentation of the potential outcomes of extended genetic testing, allowing them to visualize the impact on families. This included a learning workbook that explains key concepts and processes. The resulting tool facilitates public engagement with and understanding of complex genetic and screening concepts. CONCLUSIONS: Online resources such as the one developed during this work have the potential to help people form considered views and facilitate access to the perspectives of parents and the wider public on genetic testing. These may be otherwise difficult to obtain but are of importance to health care professionals and policymakers. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06299566; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06299566.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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