MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2004738774 · doi:10.2217/pme.09.43

Use of Personalized Medicine in the Selection of Patients for Renal Transplantation: Views of Quebec Transplant Physicians and Referring Nephrologists

2009· article· en· W2004738774 sur OpenAlex
Marianne Dion-Labrie, Marie-Chantal Fortin, Marie‐Josée Hébert, Hubert Doucet

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePersonalized Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôpital Notre-DameUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransplantationRenal transplantPersonalized medicineSelection (genetic algorithm)Internal medicineFamily medicineIntensive care medicineBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To explore the views of physicians on the use of personalized medicine tools to develop a new method for selecting potential recipients of a renal allograft. METHODS: A total of 22 semidirected interviews, using clinical case studies. RESULTS: According to the participants, this method has several possible applications within renal transplantation (individualizing immunosuppressive therapy, help with decision making, and possibly with the selection of patients). It could be more effective than the method presently used. The method must be validated scientifically, and must also involve clinical judgment. CONCLUSION: The use of personalized medicine within transplantation must be in the best interests of the patient. An ethical reflection is necessary in order to focus on the possibility of patients being excluded, as well as on the resolution of the equity/efficacy dilemma. Empirical research has shown itself to be essential for ascertaining the views of the clinicians who will be working with the tools provided by personalized medicine.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,268 · 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