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Enregistrement W1999481780 · doi:10.1038/clpt.2013.57

Biomarkers for Smoking Cessation

2013· review· en· W1999481780 sur OpenAlexafffund
Kristopher J. Bough, Caryn Lerman, Jed E. Rose, F. Joseph McClernon, Paul J. Kenny, Rachel F. Tyndale, Sean P. David, Elliot A. Stein, George R. Uhl, David V. Conti, C Green, Shashi Amur

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer
Mots-clésDrug developmentBiomarkerBiomarker discoveryIdentification (biology)MedicineDiseaseDrug discoveryRegulatory sciencePharmacodynamicsSmoking cessationComputational biologyPersonalized medicineBioinformaticsDrugPharmacologyBiologyPathologyPharmacokineticsProteomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One way to enhance therapeutic development is through the identification and development of evaluative tools such as biomarkers. This review focuses on putative diagnostic, pharmacodynamic, and predictive biomarkers for smoking cessation. These types of biomarkers may be used to more accurately diagnose a disease, personalize treatment, identify novel targets for drug discovery, and enhance the efficiency of drug development. Promising biomarkers are presented across a range of approaches including metabolism, genetics, and neuroimaging. A preclinical viewpoint is also offered, as are analytical considerations and a regulatory perspective summarizing a pathway toward biomarker qualification.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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