Benefits, Issues, and Recommendations for Personalized Medicine in Oncology in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The burden of cancer for Canadian citizens and society is large. New technologies have the potential to increase the use of genetic information in clinical decision-making, furthering prevention, surveillance, and safer, more effective drug therapies for cancer patients. Personalized medicine can have different meanings to different people. The context for personalized medicine in the present paper is genetic testing, which offers the promise of refining treatment decisions for those diagnosed with chronic and life-threatening illnesses. Personalized medicine and genetic characterization of tumours can also give direction to the development of novel drugs. Genetic testing will increasingly become an essential part of clinical decision-making. In Canada, provinces are responsible for health care, and most have unique policies and programs in place to address cancer control. The result is inconsistency in access to and delivery of therapies and other interventions, beyond the differences expected because of demographic factors and clinical education. Inconsistencies arising from differences in resources, policy, and application of evidence-informed personalized cancer medicine exacerbate patient access to appropriate testing and quality care. Geographic variations in cancer incidence and mortality rates in Canada-with the Atlantic provinces and Quebec having higher rates, and British Columbia having the lowest rates-are well documented. Our purpose here is to provide an understanding of current and future applications of personalized medicine in oncology, to highlight the benefits of personalized medicine for patients, and to describe issues and opportunities for improvement in the coordination of personalized medicine in Canada. Efficient and more rapid adoption of personalized medicine in oncology in Canada could help overcome those issues and improve cancer prevention and care. That task might benefit from the creation of a National Genetics Advisory Panel that would review research and provide recommendations on tests for funding or reimbursement, guidelines, service delivery models, laboratory quality assurance, education, and communication. More has to be known about the current state of personalized cancer medicine in Canada, and strategies have to be developed to inform and improve understanding and appropriate coordination and delivery. Our hope is that the perspectives emphasized in this paper will stimulate discussion and further research to create a more informed response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».