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Enregistrement W1508488371 · doi:10.1111/cge.12392

The emerging era of pharmacogenomics: current successes, future potential, and challenges

2014· review· en· W1508488371 sur OpenAlexafffund
J.W. Lee, Folefac Aminkeng, Amit P. Bhavsar, Kaitlyn Shaw, Bruce Carleton, Michael R. Hayden, Colin J.D. Ross

Notice bibliographique

RevueClinical Genetics · 2014
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensBC Children's HospitalChild and Family Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaChild and Family Research InstituteGenome British ColumbiaMichael Smith Health Research BCC17 CouncilCanadian Institutes of Health ResearchFaculty of Medicine, University of British Columbia
Mots-clésPharmacogenomicsMedicinePrecision medicineDrugClinical PracticeDiversity (politics)Drug responseDrug reactionBioinformaticsIntensive care medicineBiologyPharmacologyFamily medicinePolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast range of genetic diversity contributes to a wonderful array of human traits and characteristics. Unfortunately, a consequence of this genetic diversity is large variability in drug response between people, meaning that no single medication is safe and effective in everyone. The debilitating and sometimes deadly consequences of adverse drug reactions (ADRs) are a major and unmet problem of modern medicine. Pharmacogenomics can uncover associations between genetic variation and drug safety and has the potential to predict ADRs in individual patients. Here we review pharmacogenomic successes leading to changes in clinical practice, as well as clinical areas probably to be impacted by pharmacogenomics in the near future. We also discuss some of the challenges, and potential solutions, that remain for the implementation of pharmacogenomic testing into clinical practice for the significant improvement of drug safety.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations78
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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