Estudio genetico seguridad social

pruebas genéticas en alemania

Muchos estadounidenses se preguntan si participar en la investigación genética o someterse a pruebas genéticas les llevará a ser discriminados por su genética. Estas preguntas pueden ser la base de por qué los pacientes deciden o no someterse a pruebas clínicas basadas en la genética o participar voluntariamente en la investigación necesaria para el desarrollo de nuevas pruebas, terapias y curas. Esta página ofrece una visión general de la Ley de no discriminación por información genética (GINA) y describe las protecciones que ofrece y no ofrece la GINA.
La Ley de No Discriminación por Información Genética (GINA) de 2008 protege a los estadounidenses de la discriminación basada en su información genética tanto en el seguro médico (Título I) como en el empleo (Título II). El Título I modifica la Ley de Seguridad de los Ingresos de Jubilación de los Empleados de 1974 (ERISA), la Ley de Servicios de Salud Pública (PHSA) y el Código de Rentas Internas (IRC), a través de la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de los Seguros Médicos de 1996 (HIPAA), así como la Ley de Seguridad Social, para prohibir a las aseguradoras sanitarias la discriminación genética. El Título II de la GINA es aplicado por la Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC) e impide a los empleadores utilizar información genética en las decisiones de empleo y evita que los empleadores soliciten y exijan información genética a los empleados o a quienes solicitan un empleo.

desventajas de las pruebas genéticas

Los datos de la HRS están vinculados a nivel individual con fuentes de información administrativa de la Administración de la Seguridad Social (SSA) para la información sobre ingresos y prestaciones, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) para la información sobre reclamaciones de Medicare y Medicaid, y con la información sobre atención sanitaria de Asuntos de Veteranos (VA).
Los encuestados de la HRS también se han vinculado con el Censo de 1940 y con datos contextuales de diversas fuentes. A nivel de empleador, se dispone de información sobre los planes de pensiones proporcionados por el empleador para las empresas en las que los encuestados están o han estado empleados.
La información sobre ubicaciones geográficas está disponible como datos restringidos y puede utilizarse para enlazar con datos contextuales generados por el usuario. Además, algunos de los datos que HRS recoge como parte de la encuesta contienen información confidencial o sensible y sólo están disponibles como datos restringidos.

pruebas genéticas y seguro de vida

Algunas personas que viven con fibrosis quística pueden tener derecho a un seguro de incapacidad de la Seguridad Social o a una renta de la Seguridad Social si no pueden trabajar debido a su estado de salud. La Fundación FQ tiene recursos para ayudar a las personas a entender el proceso.
Las personas que viven con fibrosis quística pueden solicitar el Seguro de Incapacidad de la Seguridad Social o la Seguridad de Ingreso Suplementario, programas federales que sirven como fuente de ingresos y cobertura de seguro médico para las personas que no pueden trabajar debido a su estado de salud.

quién debe tener acceso a la información genética

Con el fin de encontrar una política óptima para gobernar la sociedad de los agentes, se han desplegado agentes artificiales para simular fenómenos sociales o económicos. Sin embargo, con el aumento de la complejidad de los comportamientos internos de los agentes, así como de sus interacciones sociales, el modelado de los comportamientos sociales y la búsqueda de políticas óptimas en forma matemática se vuelven intratables. En este trabajo, se utiliza el algoritmo genético de evaluación repetida para encontrar soluciones óptimas para disuadir a los delincuentes con el fin de reducir el coste social causado por los delitos en la sociedad artificial. La sociedad se caracteriza por tener múltiples equilibrios y parámetros ruidosos. Se utiliza la evaluación por muestreo para evaluar cada candidato. Los resultados de los experimentos muestran que los algoritmos genéticos pueden encontrar rápidamente las soluciones óptimas.

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