Underrepresented populations in genomic research: a qualitative study of researchers’ perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of diversity in genomic data limits researchers' ability to investigate the relationships between genetic profiles, disease manifestations, and responses to new therapies. As a result, innovations in treatment could have potentially harmful effects on a significant portion of the population due to incomplete or inaccurate genomic data. In addition, the lack of harmonization in the use of population descriptors in genomic studies raises both ethical and scientific concerns regarding which descriptors should be used to study and recruit underrepresented populations. Therefore, understanding the factors contributing to the lack of diversity in genomic research is an urgent scientific, clinical, and public health priority. This study aims to explore the social and contextual factors influencing the participation of underrepresented populations in genomic research, from the perspective of researchers in the field. METHODS: A total of 13 semi-structured interviews were conducted with researchers experienced in genomic research in Canada and fluent in either French or English. The interview transcripts were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Researchers identified several factors contributing to the low participation of underrepresented populations in genomic research, with one key factor being the geographic distribution of research institutions and the disconnect between research efforts and the communities being studied. To address this issue, participants stressed the importance of moving away from colonial practices, such as conducting research on a community without consulting its members in the design phase. Furthermore, it was suggested that existing diversity, equity, and inclusion policies alone were insufficient to effectively address the challenge. Lastly, the study also highlighted a potential link between how study populations are categorized and the willingness of underrepresented groups to participate in genomic research. CONCLUSION: Although researchers are generally aware of the literature on the causes, consequences, and potential solutions for increasing participation, confusion remains regarding the use of population descriptors. Our findings highlight the need for improved education, greater consensus, and expanded dialogue within the genomic research community to promote the harmonization of population descriptors.
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.
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Science ouverte Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle