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Enregistrement W1560206742 · doi:10.1186/s40246-015-0033-3

Success stories in genomic medicine from resource-limited countries

2015· article· en· W1560206742 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Genomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensGenome Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsPaceGenomic medicinePersonalized medicineResource (disambiguation)GenomicsMainstreamPublic healthPrecision medicineHealth informaticsStakeholderHealth careData scienceMedicineBioinformaticsBiologyGeneticsGenomeComputational biologyPolitical scienceComputer sciencePublic relationsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the translation of genomic discoveries into mainstream medical practice and public health has gained momentum, facilitated by the advent of new technologies. However, there are often major discrepancies in the pace of implementation of genomic medicine between developed and developing/resource-limited countries. The main reason does not only lie in the limitation of resources but also in the slow pace of adoption of the new findings and the poor understanding of the potential that this new discipline offers to rationalize medical diagnosis and treatment. Here, we present and critically discuss examples from the successful implementation of genomic medicine in resource-limited countries, focusing on pharmacogenomics, genome informatics, and public health genomics, emphasizing in the latter case genomic education, stakeholder analysis, and economics in pharmacogenomics. These examples can be considered as model cases and be readily replicated for the wide implementation of pharmacogenomics and genomic medicine in other resource-limited environments.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · 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