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Enregistrement W1500176999 · doi:10.1111/j.1365-2753.2007.00808.x

Our genes are not our destiny: incorporating molecular medicine into clinical practice

2008· review· en· W1500176999 sur OpenAlexafffund
Stephen J. Genuis

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésDestiny (ISS module)MedicineClinical PracticeComputational biologyFamily medicineBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many developed nations, the state of publicly administered health care is increasingly precarious as a result of escalating numbers of chronically ill patients, inadequate medical personnel and hospital facilities, as well as sparse funding for ongoing upgrades to state-of-the-art diagnostic and therapeutic technology - an increased emphasis on aetiology-centred medicine should be considered in order to achieve improved health for patients and populations. Medical practice patterns which are designed to provide quick and effective amelioration of signs and symptoms are frequently not an enduring solution to many health afflictions and chronic disease states. Recent scientific discovery has rendered the drug-oriented algorithmic paradigm commonly found in contemporary evidence-based medicine to be a reductionist approach to clinical practice. Unfolding evidence appears to support a genetic predisposition model of health and illness rather than a fatalistic predestination construct - modifiable epigenetic and environmental factors have enormous potential to influence clinical outcomes. By understanding and applying fundamental clinical principles relating to the emerging fields of molecular medicine, nutrigenomics and human exposure assessment, doctors will be empowered to address causality of affliction when possible and achieve sustained reprieve for many suffering patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,267
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,267
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,242
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,322 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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