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Enregistrement W7101416077 · doi:10.1093/eurpub/ckaf161.1160

Evaluating Genetic Tests: A Systematic Review and Critical Appraisal of Assessment Frameworks

2025· article· en· W7101416077 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalNeglectPost hocSystematic reviewCore (optical fiber)Value (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The evaluation of genetic/genomic tests has traditionally relied on ad hoc methods, often centered on technical criteria and predominantly influenced by the ACCE framework. While these approaches cover analytical and clinical aspects, they frequently neglect broader contextual factors. Although some frameworks grounded in Health Technology Assessment (HTA) offer a more comprehensive perspective, they remain largely underutilized. This review aims to identify existing evaluation frameworks for genetic/genomic tests and summarize their main characteristics. Methods Searches were conducted in PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, and Google Search for articles describing original assessment frameworks specifically designed for genetic/genomic tests. Data on assessment components was extracted, and specific assessment issues from the EUnetHTA HTA core model were linked to components. This study is supported by the EC and MUR under PNRR - M4C2-I1.3 Project PE_00000019 ‘HEAL ITALIA’. Results 12546 unique records were screened, and 29 studies were included, reporting 24 different frameworks. The frameworks, published between 2000 and 2019, primarily from the USA, Canada, and the UK, focused on clinical value and economic aspects, consistently considering technical, ethical, legal, and social aspects. However, there was limited attention to non-health outcomes and to organizational, educational, and implementation challenges. Only one out 24 frameworks considered all the assessment components. Finally, all the extracted components matched with at least one or multiple issues from the HTA core model. Conclusions evaluation frameworks for genetic/genomic tests are numerous but fragmented: most emphasize clinical aspects, while largely ignoring non-health outcomes and organizational and implementation aspects. Of 24 frameworks, only one addressed every assessment component. Nevertheless, all components mapped to issues in the EUnetHTA Core Model. Key messages • There is an urgent need for a universally accepted framework to evaluate genetic and genomic tests. • One promising approach is to apply a general HTA methodology, potentially grounded in the EUnetHTA HTA core model, that incorporates robust theoretical and methodological foundations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,235
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,491
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2350,491
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,014
Bibliométrie0,0570,032
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,396 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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