Genetic counseling in the context of Bangladesh: current scenario, challenges, and a framework for genetic service implementation
Notice bibliographique
Résumé
With the advancements in genetics and genomics in the twenty-first century, genetic services have become an integral part of medical practices in high-income and upper-middle-income countries. However, people living in low and lower-middle-income countries (LICs and LIMCs), including Bangladesh, are rather underprivileged in receiving genetic services. Consequently, genetic disorders are emerging as a significant public health concern in these countries. Lack of expertise, high expense, the dearth of epidemiological data, insufficiently updated medical education system, poor infrastructure, and the absence of comprehensive health policies are the main factors causing people living in these countries not having access to genetic services. In this article, the authors took benefit from their professional experience of practicing medical genetics in the area and reviewed existing literature to provide their opinions. Particularly, it reviews the current knowledge of genetic disorders' burden and their causative factors in Bangladesh. It focuses on why providing genetic services is challenging in the context of the country's cultural and religious sentiment. Finally, it proposes a physician-academician collaborative framework within the existing facility that aims to tackle the challenges. Such a framework could also be useful for other LICs and LMICs to address the challenges associated with providing genetic services.
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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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».