Operationalising a Haemophilia Gene Editing Lexicon for Practical Use
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gene editing therapies offer the possibility of substantial improvement in treatment and quality of life for people with haemophilia (PWH) in a landscape of dynamic therapeutic advancement. Developing a common and understandable language to discuss gene editing will be essential to ensure these treatments can be deployed in a safe and effective manner with fully informed and shared decision-making between healthcare professionals (HCPs) and PWH. A lexicon explaining and clarifying key concepts is one potential tool to address these aims. Here we evaluate how a gene editing lexicon could be deployed to maximise impact and improve patient outcomes. AIM: To operationalise the gene editing lexicon for successful adoption by the haemophilia community. METHODS: Through an innovative, iterative process, representatives from the haemophilia community, including multidisciplinary HCPs, PWH, and caregivers, with support from language strategy experts, developed a gene editing lexicon and evaluated operational aspects for real-world adoption of this resource. RESULTS: A gene editing lexicon was developed, including infographics illustrating key concepts. Infographics were adapted from the lexicon to further clarify and communicate these concepts. Infographics were found to be a potentially vital tool for enhancing the practical use of the lexicon to promote shared decision-making and attain informed consent for gene editing therapies. CONCLUSION: A gene editing lexicon shows promise for improving the understanding of gene editing for all stakeholders in the haemophilia community. Ensuring the lexicon remains up to date with current therapies and appropriate strategies for adoption such as infographics will enable this resource to have maximum impact.
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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 | 0,025 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».